Le cyberblog du coyote

5 ans après son avènement, vous avez compris que le Big Data est une tendance de fond, pas juste un phénomène de mode. Vous avez compris que vous pouvez y bâtir une carrière. Dans cette chronique, vous allons revenir sur l'orientation dans le Big Data. En particulier, vous apprendrez les 6 principaux métiers du Big Data et les compétences requises par chacun d'entre eux.

Article du Parisien Etudiant proposé par Juvénal CHOKOGOUE, consultant et auteur du livre « Hadoop – Devenez opérationnel dans le monde du Big Data »

C’est un fait qui saute aux yeux de tout organisateur de salon d’orientation post-bac ou de journées portes ouvertes en école d’ingénieurs : les garçons sont largement plus nombreux que les filles à se presser autour des stands dédiés aux métiers du numérique. On pourrait croire qu’il en a toujours été ainsi. D’ailleurs, cet état des lieux est ancré dans les mentalités, la figure du « geek » se déclinant encore souvent au masculin.
Cela ferait presque oublier qu’aux débuts de ce qu’on appelait l’« informatique », de nombreuses mathématiciennes ont joué un rôle clé. Parmi ces grandes figures, on peut citer Grace Hopper, qui a imaginé la notion de compilateur et en a fait le premier prototype en 1952. C’est une femme, Mary Keller, qui a soutenu la première thèse en informatique, en 1965.

Lire l'article de Chantal Morley sur TheConversation.

Il y a deux ans, Will Lenney a quitté son job d'été dans un club de golf sur le thème des dinosaures, dans sa ville natale de Whitley Bay, au nord-est de l’Angleterre. À l’époque, son patron le traitait de « mou du cul ». Aujourd’hui, Will passe six jours par semaine dans sa chambre, et son attention navigue entre l’écran de son ordinateur et celui de son téléphone. Mais quand il allume la caméra qui se trouve dans un coin de son bureau, plus d’un million de personnes sont là pour le regarder. Et tous ces gens veulent savoir ce qu'il a à dire.

Lire l'article de Joe Zadeh sur Vice.com

Comment définir l’informatique. La question est complexe, les réponses parfois passionnelles. Le Conseil scientifique de la Société informatique de France (SIF) a réfléchi collectivement sur ce sujet et a élaboré un texte : Informatique — quèsaco ?

Cependant une telle description « de l’intérieur » de l’informatique ne peut qu’être réductrice. C’est pourquoi, pour la complémenter, binaire s’est lancé dans une peinture « impressionniste » du domaine, qui le décrit par petites touches, à travers les visions personnelles de chercheurs et chercheuses brillants, de domaines variés : agriculture, philosophie, archéologie… Ils nous racontent leurs passions et toutes les richesses de l’informatique, cette science et cette technique au cœur du monde numérique. L’ordinateur est general-purpose – c’est une machine à tout faire. Les rencontres des sciences et de l’informatique, que nous vous proposons, illustrent parfaitement cette réalité.

Ne ratez pas les perles que sont ces entretiens autour de l’informatique sur Binaire.

Stephan Rickauer et son équipe traquent les failles de sécurité chez Swisscom, dans les réseaux, les prestations et les applications. Ces collaborateurs du service de sécurité informatique travaillent de façon non conventionnelle: ils procèdent comme des cybercriminels.

Lire l'article sur swisscom.ch

Selon l'Agence américaine océanique et atmosphérique et la Nasa, l'année 2014 a été la plus chaude sur le globe depuis le début des relevés de températures en 1880. (Voir l'article de l'Obs). Depuis les débuts de l'informatique, la climatologie se nourrit des progrès de l'informatique et du calcul scientifique, et en même temps leur propose sans cesse de nouveaux défis. Dans un entretien réalisé par Christine Froidevaux et Claire Mathieu, Olivier Marti, climatologue au Laboratoire des Sciences du Climat et de l’Environnement, explique ses recherches en calcul scientifique et développement de modèles pour la climatologie, un domaine exigeant et passionnant. <

Lire l'article sur Binaire.

Lorsque Casey Fiesler, Doctorante en Sciences Informatiques, a vu les fils de ces média sociaux déborder d'indignation à propos de l'incommensurable maladresse de la bande dessinée « Barbie: I Can Be a Computer Engineer » elle a fait une chose tout à fait constructive et utile pour toutes et tous nos enfants. Elle a réécrit ce qu'aurait du être une telle histoire. Et met en partage « Barbie, remixed : je peux (vraiment !) être ingénieure en informatique ». Un auteur du blog voisin bigbrowser.blog.lemonde.fr nous explique sa démarche.
À notre tour* d'aider parents et enfants à ne pas être victimes de tels poncifs. À réaliser que nous avons besoin des deux moitiés de l'humanité à égalité pour avancer au mieux sur tous les sujets. Voici la version française, à lire, offrir et partager sans modération ! Même la Mère ou le Père Noël pourrait glisser ces huit feuillets au pied du sapin.

*La traduction du travail de Casey Fiesler a été faite par Provence Traduction avec le soutien d'Inria.

Appel lancé en décembre 2013.

En tête du Top 50 des employeurs les plus attractifs au monde, Google est vue comme l'entreprise idéale par bon nombre de jeunes candidats et ingénieurs, pour son environnement de travail "détendu et créatif, son ambiance internationale et ses produits innovants." Mais intégrer ce petit paradis professionnel n'est pas à la portée de tous. On compte 1 seul sélectionné pour 130 candidats. En témoigne l'ouvrage de William Poundstone récemment traduit en français : "Êtes-vous assez intelligent pour travailler chez Google ? ", qui recense tout un tas de questions et problèmes mathématiques posés aux candidats lors d'entretiens d'embauche chez Google mais aussi chez Apple ou Microsoft...

Un florilège d'étranges questions

Des questions de plus en plus ardues au fil des années voire carrément délirantes selon l'auteur, qui explique ce phénomène par la crise. Les entreprises, se retrouvant devant un grand nombre de candidats très qualifiés, finissent par adopter des procédures de sélection parfois invasives... Ainsi William Poudstone identifie plusieurs types de questions, certaines assez classiques et d'autres parfois inattendues.

• D'abord il y a les questions "comportementales" plutôt clichées du type : "Quel est le plus grand échec de votre vie ?" ou "Parlez-moi d'une situation où vous ne pouviez absolument pas vous entendre avec un membre de l'équipe".
• Puis il y a les questions relatives à l'entreprise : "Comment décririez-vous Whole Foods à une personne de passage venant d'un autre pays ?" ou "Quels défis Starbucks devra-t-il relever dans les dix prochaines années ?"
• Ensuite, cela se corse avec les épreuves pratiques, les "work sampling", qui visent à permettre aux candidats de faire une démonstration de leur savoir-faire... Les juristes devront rédiger un contrat, les programmeurs écrire du code... Mais tout bon professionnel peut s'en sortir.
• Mais Google a aussi son lot de questions classiques voire quasiment ésotériques qui ont fait sa réputation (réponses page 231 du livre) comme "Concevez un plan d'évacuation pour San Francisco", "Utilisez un langage de programmation pour décrire un poulet", "Si vous étiez un personnage de bd, qui seriez-vous et pourquoi ?" ou encore "Quelle est la plus belle équation que vous ayez jamais vue ?".
• Enfin, il y a les questions ouvertes "qui mettent l'intelligence au défi", une spécialité de la firme de Mountain View. La marque la plus chère au monde (86 milliards de dollars) ne peut en effet pas se permettre de recruter n'importe qui et raffole des énigmes et problèmes logiques, physiques ou mathématiques... Exemple avec un recruteur qui écrit sur un tableau cette suite de nombres : 10, 9, 60, 90, 70, 66. La question est : quel est le nombre suivant dans cette suite ? Autre question :"Quand le vent souffle, est ce qu'un vol aller-retour en avion prend plus de temps, moins de temps ou le même temps ?" Plus difficile : "Vous rapetissez jusqu'à la taille d'une pièce de 5 cents et êtes projeté dans un mixeur. Votre masse est réduite, si bien que votre densité n'est pas modifiée. Les lames entre en action dans 60 secondes. Que faites-vous ?"

Un jeu qui en vaut la chandelle

Les recruteurs de Google "ne sont pas des gens chaleureux" rapporte une candidate à William Poundstone. Voire même "apathiques". Google cultive intentionnellement ce mystère en ne donnant pas d'indication aux candidats sur la validité de leurs réponses car bien souvent, il existe plusieurs réponses pour une seule question. Mais le jeu en vaut la chandelle. Une fois intégrés, les avantages sont plutôt délirants pour les employés. Le "projet 20%" permet par exemple aux ingénieurs de consacrer une journée par semaine au projet de leur choix. De ce temps libre sont nés Google News, Google Maps ou encore Google Voice. Sans compter d'autres très bons côtés comme les 5 mois de congé maternité avec 100% du salaire, 7 semaines de congé parental pour tous ses salariés, le buffet traiteur gratuit, le pressing sur site, les navettes avec connexion wifi, etc etc. De quoi vous faire oublier ce mauvais moment à passer qu'est l'entretien.
Avec cette bible, les processus de sélection de la Sillicon Valley n'auront plus de secret pour vous. Et si l'entretien tourne mal, que vous "séchez", William Poundstone vous donne quelques astuces. Car comme l'explique un recruteur Google : "l'objectif est de découvrir à quel moment les candidats sont à court d'idées." Pour être recruté, le plus tard est sans aucun doute le mieux !

Source : Blog-emploi.com

L'apparition du Big Data, autrement dit la gestion de données très volumineuses, bouleversent la manière de les traiter, et donc les métiers y afférant.
Les données sont le terreau de notre compréhension du monde. C'est sur elles que nous bâtissons des métriques pour évaluer rationnellement nos décisions, et donc les améliorer. L'apparition de données très volumineuses (Big Data) sera l'un des challenges des prochaines années, mais elle entraine aussi des bouleversements sur la manière de traiter ces données, et donc sur les métiers y afférant.

BOULEVERSEMENTS INFORMATIQUES

La chute vertigineuse du prix des systèmes de stockage de données et des plateformes de calcul ouvre des horizons encore peu explorés : ce qui coûtait des sommes folles il y a encore dix ans, est accessible pour quelques milliers d'euros aujourd'hui ; nous pouvons collecter et traiter des données gigantesques sur de nombreuses machines à faible coût.
Car c'est bien là l'enjeu majeur de cette nouvelle révolution numérique : l'exploitation de ces données volumineuses s'accompagne d'un coût de développement logiciel (et donc humain) bien supérieur. En effet, les logiciels scientifiques ne sont pas encore adaptés à ces nouveaux environnements de calcul ; il faut alors soi-même re-développer la logique d'exploitation du matériel informatique.
Par ailleurs, les outils de reporting doivent également être repensés. Pour mieux comprendre les données et évaluer les résultats de nos calculs, il devient nécessaire de développer de nouveaux outils de visualisation des résultats, par exemple au travers d'applications web dédiées au reporting.

BOULEVERSEMENTS MATHEMATIQUES

La compréhension scientifique d'un phénomène consiste souvent à déterminer l'effet quantitatif de différents facteurs sur celui-ci. C'est par exemple le cas en marketing, lorsque nous cherchons à comprendre l'effet du salaire sur l'attrait du consommateur pour un produit. Dans ce contexte, les modélisations proposées sont souvent simples (modèles linéaires) afin de permettre d'isoler et de quantifier l'effet d'une variable.
La complexité et la richesse des "Big Data" nous incitent cependant à abandonner le fantasme de comprendre le modèle mathématique sous-jacent. Celui-ci devient alors une boite noire, plus performante dans la prévision, mais qui ne permet plus d'isoler l'effet de chacune des variables. Ces nouveaux modèles mathématiques, plus complexes, font appel à des connaissances avancées.

CONNAISSANCES PLURI-DISCIPLINAIRES

Les nouveaux enjeux de l'analyse des données demandent donc à la fois des connaissances étendues en mathématiques, en informatique, et de l'expertise métier (connaissance des pratiques du secteur, etc), car avant de trouver les bonnes réponses, il faut se poser les bonnes questions. Ces nouveaux besoins pluri-disciplinaires enrichissent le travail de l'analyste mais restreignent sensiblement la quantité de personnes pouvant adresser ces questions.

Source : Le Monde