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Dans un monde où la donnée est un actif stratégique, le Tech Lead Data GCP joue un rôle clé dans la conception, la mise en œuvre et l’optimisation des architectures data sur Google Cloud Platform (GCP). Il se situe à l’intersection entre l’ingénierie, l’architecture et le leadership technique, garantissant la scalabilité, la performance et la sécurité des pipelines et des plateformes de données.
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L’intelligence artificielle s’impose aujourd’hui comme un levier stratégique pour les entreprises, mais son intégration efficace nécessite une vision claire et une gestion rigoureuse. C’est ici qu’intervient l’AI Product Owner. Véritable chef d’orchestre, il assure la cohérence entre les capacités techniques de l’IA et les besoins métiers.
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Dans un environnement technologique en constante évolution, le Tech Lead joue un rôle clé pour garantir la réussite des projets IT. À mi-chemin entre l’expert technique et le leader d’équipe, il doit conjuguer vision technologique, gestion de projet et coaching pour assurer l’efficacité et la qualité des développements.
Dans cet article, nous allons explorer ce rôle essentiel, ses responsabilités et les compétences requises pour exceller en tant que Tech Lead.
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Dans un monde où la donnée est omniprésente, il ne suffit plus de collecter et stocker des informations. La vraie valeur réside dans la capacité à transformer ces données en produits exploitables et stratégiques. C’est là qu’intervient le Data Product Management.
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Le Data Product Owner : Architecte de la Valeur Data
Le monde de la donnée évolue rapidement, et avec lui émergent de nouveaux rôles pour structurer et valoriser cette ressource stratégique. Parmi eux, le Data Product Owner se distingue comme un acteur clé. Pourtant, cette fonction reste encore floue pour beaucoup. Est-il un chef de projet ? Un expert en data ? Un stratège produit ?
Si ces questions vous traversent l’esprit, pas de panique ! Cet article vous apportera une vision claire du rôle du Data Product Owner et de son impact dans une organisation.
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Si vous vous posez cette question. C’est que ces concepts vous ne sont pas totalement étrangers mais qu’il y a en quelque sorte confusion. Le fait que ces domaines soient de surcroît très liés ne facilite pas les choses. Ce n’est pas bien grave, cette ambiguïté sera complètement dissipée dans les lignes qui suivent.
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Le Machine Learning est désormais appliquée sur des domaines divers et variés. Il est très encourageant de savoir que ce domaine trouve application dans l’amélioration de la sécurité routière. Profiter des données d’accidentologie pour améliorer les futures générations de voitures est une idée qui a trouvé son chemin pour les constructeurs automobiles. Au lieu de simuler les risques potentiels d’un accident via les crash-tests, l’Open Data nous permet aujourd’hui de révolutionner la prévention des risques d’accidents et le renforcement de la sécurité des véhicules. Il est beaucoup moins cher et plus intelligent de s’appuyer sur des données issues de la vie réelle, relevées sur place par les forces de l’ordre. Les modèles prédictifs de Machine Learning permettent d’évaluer le risque selon les circonstances de l’accident ainsi que le profil de(s) conducteur(s).
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Avant de connaître le Text Mining, je ne connaissais pas la Data Science. Ce domaine m’a donné envie de devenir Data Scientist. Mon histoire avec le Text Mining a débuté à mon stage de fin d’étude d’ingénieur informatique. En qualité d’ingénieur d’assurance qualité logicielle, j’avais pour mission de développer un système de test fonctionnel de l’outil de veille stratégique commercialisé par mon entreprise d’accueil. Ce test doit couvrir toutes les fonctionnalités de l’outil, notamment les plus nouvelles, et rendre un rapport détaillé sur les erreurs ou les bugs qui peuvent survenir.