Comment démarrer dans le monde des ingénieurs de données - Partie 1

La demande d'ingénieurs de données et de scientifiques qualifiés explose. Aujourd'hui, les organisations disposent de beaucoup plus de données qu'il y a dix ans et cette pile ne fait qu'augmenter à chaque instant fugace. Avec autant de données, ces organisations sont pour la plupart coincées dans un pétrin lorsqu'il s'agit de trouver un bon candidat à qui faire confiance avec ces données. Nous parlons d'ingénieurs de données, oui.
Il y a une grave pénurie d'ingénieurs de données qualifiés, mais il y a beaucoup d'opportunités à saisir. Par exemple, une simple recherche de "Data Engineer" sur Naukri.com listera devant vous plus de 5 000 ouvertures. Il existe un écart important entre la demande et l'offre de professionnels qualifiés des données, et en particulier d'ingénieurs de données.
Voici notre tentative pour vous aider à vous mettre sur la bonne voie dès le premier jour. Il s'agit de la première partie d'une série en deux parties pour vous aider à établir vos bases pour un ingénieur de données potentiel.

Il est crucial de savoir quels sont les rôles clés d'un ingénieur de données et en quoi ils diffèrent des rôles d'autres professionnels des données. Ainsi, cette partie vous donnera un aperçu de la vie quotidienne d'un ingénieur de données en termes de travail qu'il effectue.
Il est crucial de savoir quels sont les rôles clés d'un ingénieur de données et en quoi ils diffèrent des rôles d'autres professionnels des données. Ainsi, cette partie vous donnera un aperçu de la vie quotidienne d'un ingénieur de données dans les termes de son travail.
Ingénieurs de données : mythes contre réalités

Que fait un ingénieur de données ?

Idéalement, le rôle d'un ingénieur Big Data comprend la construction de systèmes, d'algorithmes et de processus, en fonction de ce que l'architecte Big Data a conçu. Un ingénieur Big Data est responsable du développement, de la maintenance des tests et de l'évaluation des solutions Big Data au sein des organisations. Un ingénieur Big Data devrait maîtriser les technologies Hadoop et Hadoop telles que MapReduce, MongoDB/Cassandra, Hive, etc. À l'aide de ces outils, un ingénieur Big Data développe des systèmes de traitement de données à grande échelle. Un ingénieur de données doit également être capable de travailler avec des solutions d'entreposage de données ainsi qu'avec les dernières technologies Not Only SQL.
En fin de compte, un ingénieur Big Data n'est qu'un ingénieur travaillant sur le Big Data. Ainsi, comme tout ingénieur logiciel, un ingénieur Big Data doit également avoir une bonne compréhension du cycle de vie du développement logiciel et des concepts d'ingénierie logicielle. Ces concepts d'ingénierie sont des bases et doivent être connus de tout ingénieur, Big Data ou non. Le plus souvent, les débutants ont tendance à ignorer les concepts de génie logiciel, ce qui les blesse plus tard lorsqu'ils doivent développer des solutions Big Data à grande échelle.
Un ingénieur Big Data est nécessaire pour coder, et il est donc conseillé d'avoir une expérience pratique de la conception, du codage et des modèles de test orientés objet. De plus, être pratique avec des plates-formes d'ingénierie et des infrastructures de données à grande échelle contribue grandement à la carrière de tout ingénieur de données. En tant qu'éminent ingénieur de données, vous travaillerez avec des dizaines de milliers de Go de données et un manque de connaissances sur la façon de gérer des ensembles de données à grande échelle pourrait s'avérer être un écueil majeur. Une compréhension et une connaissance approfondies du fonctionnement des algorithmes et la capacité d'évaluer leurs complexités ainsi que la création d'algorithmes hautes performances sont également utiles pendant le voyage.
Violation des données et tout ça, et maintenant

Confronter quotidiennement des téraoctets voire des exaoctets de données ne devrait pas effrayer un ingénieur Big Data en herbe. Afin de développer des solutions Big Data évolutives et innovantes, un ingénieur Big Data doit avoir une connaissance suffisante de différents langages de programmation et de script tels que Java, C++, Ruby, Python et/ou R. Des connaissances expertes doivent également être présentes concernant différents (NoSQL ou RDBMS) comme MongoDB ou Redis.
Les systèmes développés par un ingénieur de données doivent être capables de collecter, d'analyser, de gérer, d'analyser et de visualiser de grands ensembles de données pour transformer les données brutes en informations exploitables. En outre, ils doivent également décider de leurs besoins en matière de conception matérielle et logicielle et y travailler. La chose la plus importante qu'un ingénieur Big Data fait est de développer des prototypes et des preuves de concepts pour les solutions sélectionnées.
Outre ce que nous avons décrit ci-dessus, il existe d'autres caractéristiques que l'on retrouve invariablement chez tout ingénieur de données performant :

• Aimer relever des défis et résoudre des problèmes complexes et non réguliers au quotidien.
• Avoir d'excellentes compétences en communication car les ingénieurs de données agissent comme des intermédiaires entre les parties prenantes de l'organisation et les clients.
• Maîtrise de la conception de workflows ETL efficaces et robustes ;
• Capacité à travailler dans le cloud
• Capacité à travailler efficacement tout en collaborant avec une grande équipe.

En quoi un ingénieur de données diffère-t-il d'un data scientist ?

Bien qu'il existe un certain chevauchement entre les rôles de tous les professionnels de la donnée en termes de compétences et de responsabilités, ces deux rôles sont de plus en plus séparés en rôles distincts et spécialisés,
Les scientifiques des données se concentrent davantage sur l'interaction avec les données plutôt que sur la création ou la maintenance de solutions évolutives. Ils sont souvent tenus de mener des études de haut niveau sur le marché et les opérations commerciales. Cette recherche aide à identifier les tendances et les relations. Pour la même raison, ils utilisent une variété de machines et de méthodes sophistiquées pour interagir et agir sur les données.

Les scientifiques des données, contrairement aux ingénieurs des données, doivent bien connaître l'apprentissage automatique et les techniques statistiques avancées. Leur travail consiste à prendre les données brutes et à les transformer en contenu exploitable et compréhensible. Ceci n'est pas réalisable sans l'aide de modèles mathématiques et d'algorithmes avancés. Ces informations sont souvent utilisées comme source d'analyse pour donner une « vue d'ensemble » aux parties prenantes.
Donc, dans l'ensemble, qu'est-ce qui différencie les ingénieurs de données des scientifiques de données ? D'une manière générale, la principale différence est celle de la mise au point. Alors que les ingénieurs de données se concentrent sur la construction d'infrastructures et de systèmes pour la génération de données ; Les Data Scientists se concentrent sur l'analyse mathématique et statistique avancée des données brutes. Pour le dire simplement, les ingénieurs de données travaillent avec les données fournies par les scientifiques de données et construisent des systèmes maintenables pour digérer ces données et faciliter le processus d'analyse.
Qui est un Data Scientist, un Data Analyst et un Data Engineer ?

Il est maintenant temps de faire une petite pause. À présent, vous savez ce qu'est un ingénieur de données et ce qu'il n'est pas. De plus, nous parlerons des divers outils, technologies et compétences que vous devez maîtriser. Nous examinerons également certaines certifications et cours qui vous aideront à renforcer votre apprentissage ainsi que votre crédibilité.
Restez à l'écoute pour la deuxième partie!

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