Comment devenir Data Engineer ? [6 étapes établies à suivre]

Avant que le modèle réel ne soit construit, ou que les données ne soient nettoyées et préparées pour l'exploration, ou avant que les scientifiques de données ne commencent leur travail - c'est là que les ingénieurs de données entrent en action. Une entreprise axée sur les données doit disposer d'un cadre pour le pipeline de science des données ; sinon, c'est une mise en place pour l'échec.

La majorité des personnes qui aspirent à entrer dans le monde de la science des données veulent devenir des scientifiques des données, même sans réaliser le rôle d'un ingénieur de données. Les ingénieurs de données sont un élément crucial de tout projet de science des données, et leur demande augmente de façon exponentielle à travers le monde.

Ce guide vous donnera un chemin détaillé pour devenir un ingénieur de données performant. Alors, sans plus tarder, allons-y.

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Qu'est-ce que l'ingénierie des données et qui est un ingénieur des données ?

L'ingénierie des données peut être définie comme un domaine très variable, à grande échelle, axé principalement sur la construction de mécanismes ou d'infrastructures fiables pour la collecte de données.

Un ingénieur de données est une personne qui agit en tant que gardien et facilitateur pour le flux et le stockage transparents des données. Les ingénieurs de données sont également chargés de transformer les mégadonnées en une forme utile pour une analyse plus approfondie. Pour cette transformation, ils doivent concevoir, construire, installer, tester et maintenir des systèmes de gestion de données évolutifs.

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Data Engineer vs Data Scientist

Au cœur, un ingénieur de données est responsable du développement et de la maintenance de diverses architectures telles que des bases de données et des systèmes de traitement à grande échelle. On peut dire qu'un ingénieur de données traite les données brutes remplies d'erreurs humaines ou instrumentales. Ces données sont souvent non validées et non formatées.

D'autre part, un data scientist doit nettoyer et organiser les données pour l'analyse et la prédiction. Les données reçues par les data scientists ont passé le premier cycle de nettoyage et de manipulation. Ils doivent traiter ces données pour les alimenter dans des algorithmes d'apprentissage automatique pour la modélisation prédictive et perspective.

Ingénieur de données - Description du poste

Un ingénieur de données est principalement chargé de gérer les tâches suivantes :

• Mise en œuvre, vérification et conception de systèmes logiciels.
• Extraire des données d'une source et les charger dans une autre avec un minimum d'erreurs.
• Travailler sur plusieurs langages de script et comprendre les nuances pour combiner efficacement les systèmes.
• Trouver de nouvelles façons d'extraire des données et d'utiliser les données existantes.
• Collaborer avec d'autres membres de l'équipe, tels que des architectes de données, des analystes de données et des scientifiques de données, pour créer des pipelines et des systèmes de données robustes.

Cela dit, laissez-nous découvrir comment vous pouvez devenir un ingénieur de données prospère et décrocher l'emploi de vos rêves.

Étapes pour devenir un ingénieur de données

1. Maîtriser la programmation

Avant de commencer à travailler sur des outils d'ingénierie de données, vous devez acquérir les compétences requises. Pour devenir un ingénieur de données performant, vous devez approfondir vos compétences de base en programmation.

Le monde de la science des données s'articule principalement autour de deux technologies : Python et Scala. Par conséquent, vous devez savoir écrire des scripts ainsi que créer des logiciels en Python.

Scala, d'autre part, repose sur de solides bases de programmation fonctionnelle. Il s'exécute sur la JVM et est donc compatible avec d'autres bibliothèques Java.

2. Obtenez une connaissance approfondie de la base de données .

Pour être un ingénieur de données, vous devez avoir une très bonne maîtrise des langages et des outils de base de données. C'est l'une des exigences de base si vous recherchez un emploi d'ingénieur de données. Vous devez savoir comment collecter, stocker et interroger les informations des bases de données en temps réel.

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Certaines des bases de données couramment utilisées sont :

– Bases de données SQL

– Bases de données NoSQL

– PostgreSQL

-MySQL

– MS SQL

Vous devez acquérir une connaissance approfondie d'au moins une des bases de données mentionnées ci-dessus.

3. Architecture de l'entrepôt de données

Presque toutes les organisations demandent une expérience d'entreposage de données et d'ETL pour le rôle d'un ingénieur de données. Pour l'entreposage de données, nous avons des outils tels qu'Amazon Redshift, Microsoft Azure, Google BigQuery, Snowflake, etc. Certains des outils ETL couramment utilisés sont Xplenty, AWS Glue, Alooma, Oracle Data Integrator, etc.

4. Analyse basée sur Hadoop

Les entreprises exigent une solide compréhension des analyses basées sur apache Hadoop lorsque vous postulez à un poste d'ingénieur de données. Par conséquent, vous devez savoir comment travailler sur Hbase, Hive ou Mapreduce pour atterrir efficacement dans le travail de rêve de votre ingénieur de données.

5. Compréhension de base de l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est la branche de l'intelligence artificielle qui donne aux machines le pouvoir d'apprendre sans être explicitement programmées. Le langage Python est souvent utilisé pour concevoir des algorithmes de Machine Learning.

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Pour obtenir un avantage concurrentiel, vous devez avoir une connaissance de base de divers algorithmes d'apprentissage automatique. Il vous aidera à créer des pipelines efficaces pour la collecte et la génération de données.

6. Familiarité avec l'utilisation de différents systèmes d'exploitation

Chaque industrie utilise un système d'exploitation différent en fonction de ses besoins et de ses préférences. Certains aiment travailler sous Windows, tandis que d'autres préfèrent Unix et Linux. Cependant, en ce qui concerne l'ingénierie des données, Unix et Linux font partie des systèmes d'exploitation les plus utilisés.

Par conséquent, un ingénieur de données en herbe doit savoir utiliser au moins un de ces systèmes d'exploitation.

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Obtenir un certificat professionnel

Devenir ingénieur de données n'est pas une mince affaire, surtout lorsque vous êtes nouveau dans le monde de la technologie. Cela exige une connaissance solide et approfondie des outils, de la technologie et de l'éthique de travail pour obtenir un travail d'ingénierie de données bien rémunéré.

Avoir un certificat professionnel dans votre portefeuille vous donnera un avantage concurrentiel sur le marché tout en augmentant vos chances d'obtenir l'emploi de vos rêves dans l'entreprise de vos rêves.

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