Data

ETL, DataAnalytics, DataViz, Data Science Machine Learning, cela te parle ? Lance toi dans les métiers de la Data

Chez Capgemini, nous aidons les entreprises à réaliser de minutieuses explorations, analyses et prévisions à partir de données internes et externes. L’objectif : en tirer de la valeur  pour simplifier les décisions stratégiques, optimiser la performance opérationnelle et permettre à nos clients  de se concentrer sur la création de nouveaux services.

Ton champ d’application : l’identification de nouvelles expériences digitales, l’optimisation des processus de production, la détection de comportements suspects…

En pratique ça donne quoi ? Deux exemples de projets

Mise en conformité d’un ministère public  :

Capgemini est mandaté pour la mise en conformité d’un ministère public. Objectif : l’audit de son SI et des flux de données associés, l’accessibilité, la traçabilité et la sécurisation des données sensibles conformément aux nouvelles normes RGPD.
Environnement technologique : NoSQL, Hadoop, Cloudera, Python, Spark, Scala

« Durant mon stage, j’ai eu l’opportunité d’évoluer sur des projets stratégiques visant à la mise en place de plateformes Data pour différents ministères utilisant des technologies de pointe : Hadoop, Spark… Je n’aurais jamais imaginé qu’on puisse me donner autant de responsabilités aussi bien sur des sujets techniques (animation d’ateliers de formalisation de problèmes) que fonctionnels (gestion d’équipe, présentation clients). » Guillaume, Data Scientist

Déploiement d’un programme d’IA dans le secteur du retail :

Capgemini accompagne un acteur du retail dans le déploiement d’un programme d’IA pour la gestion de sa Supply Chain. Objectif : optimiser la gestion des stocks pour réduire les pertes en affinant les commandes à la demande. Environnement métier & technologique : statistique, Machine Learning, Deep Learning – Langages : Python, R…

Pour quel rôle es-tu fait.e ? 2 métiers en stage/alternance

Data Engineer

  • Développe des solutions pour extraire, traiter, mettre en qualité et restituer la donnée
  • Optimise les traitements en environnement distribué ​

Data Scientist

  • Analyse et explore les données client
  • Développe et optimise des modèles et algorithmes
  • Analyse et procède ensuite à la restitution auprès du client à l’aide d’outils de visualisation

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