Comment devenir ingénieur Big Data [Guide ultime 2022]

Vous vous demandez comment les entreprises utilisent les données qu'elles collectent ? pourquoi est-ce important?

Comment convertissent-ils leurs données collectées en informations utiles ? Comment développent-ils des solutions pour exploiter ces données ?

Si de telles questions piquent votre curiosité, alors le domaine de l'ingénierie du big data vous intéressera sans aucun doute.

C'est un vaste domaine avec une portée brillante en Inde, qui couvre la collecte de données, le traitement des données et de nombreux autres domaines.

Dans cet article, nous aborderons le domaine de l'ingénierie des données et vous aiderons à découvrir comment devenir un ingénieur Big Data.

Prêt? Commençons.

Qu'est-ce que l'ingénierie des données ?

L'ingénierie des données est la branche de la science des données qui se concentre sur les applications pratiques de l'analyse et de la collecte de données.

Comme d'autres branches de l'ingénierie, l'ingénierie des données traite de l'application de la science des données dans le monde réel.

L'ingénierie des données n'est pas liée à la conception expérimentale. Il est davantage axé sur le développement de systèmes pour une meilleure circulation et un meilleur accès à l'information.

Quelle est la différence entre Data Engineer et Data Scientist ?

Les scientifiques des données développent des solutions, tandis que les ingénieurs des données créent des systèmes pour les mettre en œuvre.

C'est le point de différence le plus significatif entre les deux. Les scientifiques de données travaillent sur le résumé, mais les ingénieurs de données travaillent sur des projets pratiques.

Les deux sont importants. Sans data scientist, l'ingénieur n'aurait rien avec quoi travailler.

De même, sans ingénieur de données, le travail des data scientists n'aurait aucune valeur. De la résolution de problèmes commerciaux à la conversion de code en projet, les ingénieurs de données effectuent une variété de tâches précieuses.

Que fait un ingénieur de données ?

Un ingénieur de données doit développer et maintenir des architectures de données (comme une base de données). Ils s'occupent de la collecte des données et de la conversion des données brutes en données utilisables.

Sans ingénieur de données, vous ne pouvez pas collecter de données. Les entreprises exigent que leurs ingénieurs de données connaissent SQL, Java, AWS, Scala, etc.

L'ingénierie des données nécessite une formation en développement ou en programmation backend.

Si vous êtes un ingénieur de données, vous devrez gérer la collecte de données et gérer leur stockage, et les traiter pour une utilisation ultérieure.

Certaines des compétences que les entreprises recherchent chez les ingénieurs de données sont :

• Connaissance de Java
• Structuration des données
• Big Data (Hadoop et Kafka)

Les exigences peuvent varier principalement selon l'entreprise. Certaines entreprises n'ont pas besoin de beaucoup d'ingénierie de données, tandis que d'autres (les géants de l'informatique) ont besoin de plusieurs applications d'ingénieurs de données.

Comment devenir ingénieur de données

Pour devenir ingénieur de données, vous devrez vous familiariser avec tous ses concepts.

L'ingénierie des données consiste à collecter, gérer et traiter les données. Alors que les scientifiques des données sont des experts en mathématiques et en statistiques, les ingénieurs des données sont des experts en informatique et en programmation.

Cependant, vous n'avez pas nécessairement besoin d'avoir une formation en informatique pour entrer dans ce domaine. Comme dans d'autres domaines liés aux données, vous trouverez également des personnes d'horizons divers dans ce secteur.

Pour devenir ingénieur de données, vous devez apprendre les choses suivantes :

Algorithmes

Les algorithmes sont des instructions pour une série d'actions à effectuer dans un ordre spécifique. Habituellement, les algorithmes sont indépendants du langage de programmation.

Cela signifie que vous pouvez utiliser un algorithme quel que soit le langage de programmation que vous utilisez.

Dans les structures de données, vous utiliserez des algorithmes pour les tâches suivantes :

• Recherche d'un élément dans une base de données
• Insertion d'un élément dans une base de données
• Trier les éléments dans un ordre particulier
• Suppression d'un élément

C'est un concept fondamental de l'ingénierie des données. Vous devez donc consacrer un temps considérable à sa maîtrise.

Structures de données

Une structure de données est un moyen d'organiser les données pour une meilleure gestion. Lors de la manipulation des données, vous devez les conserver dans un ordre efficace afin de pouvoir y accéder facilement.

Les structures de données (également appelées bases de données) sont de différents types. Vous devrez vous familiariser avec chacun d'eux.

Certains d'entre eux sont:

• Déployer
• Tas
• Arbre binaire
• Graphique
• File d'attente
• Matrice

Une fois que vous vous êtes familiarisé avec les structures de données de base, vous pouvez passer aux structures de données abstraites.

SQL

SQL signifie langage de requête structuré). Il est présent sur le marché depuis les années 70 et est devenu le premier choix de nombreux développeurs, ingénieurs et analystes.

Quoi qu'on en dise, SQL est là pour rester. Un ingénieur de données doit connaître ce langage.

Il y avait des rumeurs selon lesquelles SQL est en train de mourir ou de perdre de sa popularité, mais elles sont toutes fausses. SQL n'est pas en train de mourir. C'est l' un des langages de programmation les plus populaires parmi les professionnels des données.

Pourquoi SQL est-il essentiel et pourquoi tant de professionnels des données l'utilisent-ils ?

Eh bien, SQL est le langage principal utilisé pour générer des requêtes vers la base de données à partir d'un programme client. En d'autres termes, il permet à vos serveurs de base de données d'éditer et de stocker des données sur ceux-ci.

Sans SQL, vous ne pouvez pas effectuer ces tâches.

De plus, il est utilisé presque partout, donc l'apprendre vous aidera à vous assurer que vous pouvez travailler avec n'importe quelle organisation requise.

Python et Java (ou Scala)

Python est présent partout. C'est un incontournable pour tout amateur de données. Il est très populaire en raison de sa polyvalence et de sa facilité de travail.

Vous pouvez trouver une bibliothèque Python pour toute tâche que vous souhaitez effectuer. Java et Scala sont tout aussi cruciaux pour votre apprentissage.

En effet, la plupart des outils de stockage de données sont écrits dans ces langages, notamment Hadoop, HBase, Apache Spark et Apache Kafka.

Vous ne pouvez pas utiliser ces outils sans apprendre ces langues. Cela vous aidera à comprendre comment ces outils fonctionnent et ce que vous pouvez en faire.

Chacune de ces langues a ses qualités. Scala est rapide, Java est vaste et Python est polyvalent.

Outils Big Data

Il existe des outils populaires dans ce domaine. Ils comprennent:

• Apache Hadoop
• Apache Étincelle
• Apache Kafka

Essayez d'en apprendre le plus possible sur eux. Il est nécessaire de se familiariser avec ces outils et technologies de mégadonnées, car ils simplifient la tâche de stockage et de gestion des données.

Par exemple, les professionnels utilisent Hadoop pour résoudre des problèmes liés à de grandes quantités de données et de collecte. Il s'agit d'un groupe de solutions logicielles et de frameworks open source.

De même, Spark met à votre disposition une interface de programmation des clusters.

De nombreuses entreprises demandent aux candidats de se familiariser avec ces outils.

Les outils que nous avons mentionnés ci-dessus sont les plus populaires dans l'industrie du Big Data. Cependant, ce ne sont pas les seuls outils que les ingénieurs de données utilisent pour leurs tâches. Vous aurez besoin d'apprendre plus d'outils au fur et à mesure que vous approfondissez le sujet.

Systèmes distribués

Les données sont présentes dans des clusters, qui fonctionnent indépendamment. Un grand cluster aurait plus de chances de développer des problèmes qu'un plus petit en raison de la présence de plusieurs nœuds membres.

Pour devenir ingénieur de données, vous devrez vous familiariser avec les clusters de données et leurs systèmes.

Vous devrez également en savoir plus sur les différents types de problèmes auxquels sont confrontés les clusters de données et sur la manière de les résoudre.

Canalisations de données

Un pipeline de données est une solution logicielle qui crée une voie pour le flux de données et supprime plusieurs étapes manuelles du transfert de données d'un point à un autre.

Bien qu'un pipeline de données puisse transférer des données vers des entrepôts de données, la destination ne doit pas toujours être celle-là.

Vous pouvez également utiliser des pipelines de données pour transférer des blocs de données vers des applications.

En tant qu'ingénieur de données, vous passerez beaucoup de temps à créer et à gérer des pipelines de données. Les pipelines de données aident à générer des sources de données abondantes, à stocker les données dans le cloud et à effectuer des analyses de données.

Comment apprendre tout cela ?

Les sujets dont nous avons discuté dans la section précédente n'étaient que les principes fondamentaux. De nombreuses sections sont présentes dans ce domaine, notamment le traitement de données en temps réel et l'analyse de données volumineuses.

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• Plus de 7 études de cas et projets
• Résolution rapide des doutes

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Vous pourrez également développer un réseau de professionnels du Big Data à l'aide de ce cours.

Conclusion

Le domaine de l'ingénierie des données est vaste. Et il y a beaucoup de demande pour des personnes qualifiées dans ce domaine. Tout ce qu'il faut, c'est une étape, alors commencez votre parcours d'apprentissage dès aujourd'hui.

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