La Data Science implique l’analyse et l’interprétation de vastes ensembles de données pour en extraire des informations précieuses et prendre des décisions éclairées.
Or, pour mener à bien ces activités, une infrastructure informatique solide et performante est essentielle. C’est pourquoi l’adminsys joue un rôle clé dans ce domaine.
Tout d’abord, les administrateurs sont responsables de la gestion de l’infrastructure informatique qui stocke et traite les données. Ceci comprend la configuration et la maintenance des serveurs, le dimensionnement des ressources, l’optimisation des performances, ou encore la mise en place de la haute disponibilité.
Une infrastructure bien gérée permet de garantir que les données soient accessibles et disponibles lorsque les scientifiques des données en ont besoin pour effectuer leurs analyses.
Pour permettre aux Data Scientists de travailler avec de grandes quantités de données, les administrateurs s’assurent que le réseau soit optimisé pour des transferts rapides et efficaces. Ils doivent résoudre les problèmes de latence et mettre en œuvre les meilleurs protocoles de communication.
Une infrastructure doit aussi être évolutive pour répondre aux besoins changeants en matière de data science. Les administrateurs peuvent mettre en place des solutions de virtualisation, de cloud et d’équilibrage de charge pour assurer cette scalabilité des systèmes. Les ressources peuvent ainsi être ajustées en fonction des exigences en matière de traitement et d’analyse.
De même, la sécurité des données est une priorité dans la Data Science puisque les datasets peuvent contenir des informations sensibles et confidentielles.
L’adminsys met en place des mesures de sécurité pour protéger les données contre les accès non autorisés, les fuites ou les pertes. Il met en œuvre des pare-feu, des mécanismes d’authentification, des politiques de contrôle d’accès et des sauvegardes régulières pour garantir intégrité et confidentialité.
Enfin, il peut gérer les environnements de calcul utilisés par les Data Scientists pour exécuter des modèles et des algorithmes complexes qui nécessitent une configuration adéquate.
Ceci inclut la mise en place des environnements, l’installation des bibliothèques et logiciels requis, la gestion des dépendances et la surveillance des performances.
Afin de gérer lui-même l’infrastructure pour répondre à ses besoins, un Data Scientist peut suivre une formation d’Adminsys pour acquérir des compétences additionnelles. Ceci garantit plus de contrôle et de personnalisation.
