Le travail des data ingénieurs est extrêmement technique. Ils sont responsables de la conception et de la maintenance du architecture des systèmes de données, qui intègre des concepts allant des infrastructures analytiques aux entrepôts de données. Un ingénieur de données doit avoir une solide compréhension des langages de script couramment utilisés et doit soutenir l'évolution constante de l'amélioration de la qualité des données et de leur quantité accrue, en exploitant et en améliorant les systèmes d'analyse de données. Ingénieurs de données sont également responsables de la création des étapes et des processus utilisés dans la modélisation, l’exploration, la vérification et l’acquisition.

La demande d'ingénieurs de données qualifiés devrait croître rapidement. Dans le monde moderne, les entreprises et les organisations ont besoin d'une solide Architecture de données pour stocker et accéder aux données. Des ingénieurs de données sont nécessaires lorsqu'une organisation se développe dans l'utilisation de la science des données. Par conséquent, il y a eu récemment un recours aux ingénieurs de données.

Data Engineer vs Data Scientist

La compétences et responsabilités Les postes de data scientists et d'ingénieurs de données se chevauchent souvent, même si les deux postes sont de plus en plus séparés en rôles distincts. Les data scientists ont tendance à se concentrer sur la traduction de le Big Data dans la business intelligence, tandis que les ingénieurs de données se concentrent beaucoup plus sur la construction de l'architecture et de l'infrastructure de données pour la génération de données. Les data scientists ont besoin d'ingénieurs de données pour créer l'environnement et l'infrastructure dans lesquels ils travaillent.

Un data scientist se concentre davantage sur l’interaction avec l’infrastructure que sur sa construction et son entretien. Les data scientists ont la responsabilité de prendre des données brutes et de les transformer en informations utiles, compréhensibles et exploitables. Les data scientists travaillent avec le Big Data et les ingénieurs de données travaillent avec les infrastructures et les fondations de données.

Fondations de données

A fondation de données prend en charge tous les types de rapports et d’analyses. L'objectif d'un ingénieur de données est de fournir des données fiables, intégrées et à jour pour prendre en charge les rapports et les analyses. Une base de données robuste offre aux organisations d’énormes avantages, les rendant plus efficaces dans leur comportement et leur prise de décision. Les avantages utiles incluent :

• Améliorer la communication et la collaboration organisationnelles
• Un guichet unique pour les données
• Une version unique des dossiers conservés
• Prise en charge d’une compréhension commune de l’information dans toute l’entreprise

En ne mettant pas en œuvre une base de données efficace, une organisation moderne augmente ses propres risques de sécurité et favorise les inefficacités au sein de l'organisation. Une base de données médiocre peut fournir plusieurs réponses à la même question et prendre en charge des décisions commerciales peu intelligentes.

Compétences en ingénierie des données

Les ingénieurs de données doivent avoir une bonne compréhension de la gestion des bases de données, ce qui inclut une connaissance approfondie de Langage de requête structuré (SQL). Ils construisent des infrastructures, des outils, des cadres et des services. Certains pensent que l’ingénierie des données ressemble davantage à l’ingénierie logicielle et au développement d’applications qu’à la science des données. D'autres compétences utiles incluent :

• Expérience avec Apache Hadoop, Hive, MapReduce et Hbase.
• Apprentissage automatique (ML) est principalement au centre des préoccupations des data scientists, mais une certaine compréhension de celui-ci est également importante pour l'ingénierie des données. Le ML est étroitement associé au Big Data. (ML a rationalisé le traitement du Big Data et prend en charge de nombreuses techniques pour gérer le Big Data et lui donner un sens.)
• Des connaissances en codage sont définitivement un plus. Une connaissance de C/C++, Java, Python, Perl, Golang ou d'autres langages peut être très utile. Une bonne compréhension de Linux, UNIX et Solaris est également très utile, car ces systèmes disposent d'un accès root important aux fonctionnalités et au matériel du système d'exploitation.
• ETL (Extraire, Transformer et Charger) l'expérience est une nécessité pour ce poste. ETL est un processus d'entreposage de données utilisé pour extraire des données des systèmes sources, puis les stocker dans un entrepôt de données. Une familiarité avec les outils ETL, tels que Segment or Générateur d'entrepôt Oracle, et des solutions de stockage de données, telles que Panoplie or Redshift, est très précieux.

ETL (Extraire, Transformer et Charger)

Dans le monde de l'informatique, ETL est utilisé dans les bases de données et la construction d’entrepôts. L’extraction, la transformation et le chargement sont devenus populaires dans les années 1970. L'extraction de données décrit les données extraites de sources de données homogènes ou hétérogènes. La transformation des données exprime la traduction des données dans la structure ou le format approprié à des fins de stockage (et plus tard de recherche et d'analyse). Le chargement des données est le processus de téléchargement des données traduites dans un datamart, un magasin de données ou un entrepôt de données.

Un système ETL bien conçu peut extraire des données des systèmes sources et appliquer des normes de cohérence et de qualité des données. Il peut également fournir des données dans un format prêt à être présenté qui permet aux développeurs de créer une application, dont les utilisateurs finaux décident de la valeur.

Les systèmes ETL intègrent traditionnellement les données de plusieurs applications et de différents fournisseurs et matériels informatiques. Des systèmes distincts, qui contiennent les données originales, sont souvent exploités et contrôlés par différentes personnes. Un responsable du système de comptabilité des salaires, par exemple, peut combiner les données des ventes et des achats.

Entrepôts de données

Un entrepôt de données est utilisé pour le stockage, le reporting et l'analyse des données. Il est essentiel au développement de la modernité l'intelligence d'entreprise. Les entrepôts de données sont utilisés pour le stockage centralisé de données intégrées provenant d'une ou plusieurs sources. Ils stockent à la fois des données actuelles et historiques, qui sont utilisées pour élaborer des rapports analytiques.

Sans entrepôts de données (ou leurs lacs de données architecturaux mis à jour), le traitement du Big Data – et de toutes les activités associées à la science des données – devient ridiculement coûteux ou non évolutif. Sans un entrepôt de données intelligemment conçu, les analystes pourraient facilement rapporter des résultats différents après avoir étudié la même question. Ils pourraient également tenter par inadvertance de rechercher la base de données de production (sans disposer d’un entrepôt de données) et provoquer des retards ou des pannes.

Devenir ingénieur de données

Généralement, un ingénieur de données est titulaire d’un diplôme en technologie de l’information ou en informatique combiné à des certifications et autres formations. Les écoles d’ingénierie de données abordent normalement l’éducation avec une plus grande flexibilité, en raison des exigences plus individualisées de chaque environnement de travail.

Le diplôme et la formation spécialisée sont importants, mais ne suffisent pas à eux seuls. Des certifications supplémentaires peuvent être extrêmement précieuses. Les certifications utiles en ingénierie des données comprennent :

Des certifications secondaires sont également disponibles. Par exemple, le MCSE (Microsoft Certified Solutions Expert) couvre un large éventail de sujets et applique des sous-certifications à des sujets spécifiques, notamment MCSE : gestion des données et analyses ; MCSA : rapports de veille économique ; et MCSA : plateforme Microsoft Cloud. De plus, les événements de l’industrie des données peuvent constituer une excellente source de formation et d’éducation (et offrir une excellente opportunité de réseautage). Les cours en ligne peuvent également offrir une formation utile pour des situations spécifiques ; il y en a beaucoup disponibles.

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• PlatoData.Network Ai générative verticale. Autonomisez-vous. Accéder ici.
• PlatoAiStream. Intelligence Web3. Connaissance Amplifiée. Accéder ici.
• PlatonESG. Carbone, Technologie propre, Énergie, Environnement, Solaire, La gestion des déchets. Accéder ici.
• PlatoHealth. Veille biotechnologique et essais cliniques. Accéder ici.
• La source: https://www.dataversity.net/want-data-engineer/