L'ingénierie des données est la pratique consistant à développer et à construire des systèmes de collecte, de stockage et d'analyse de données à grande échelle. C'est un vaste domaine qui a des applications dans presque toutes les industries. Les entreprises ont le potentiel de collecter de vastes volumes de données, mais elles ont besoin des personnes et de la technologie appropriées pour garantir que les data scientists et les analystes puissent les utiliser. Vous avez toujours voulu travailler dans ce domaine ? Si c'est le cas, attachez votre ceinture car nous vous expliquerons tout ce que vous devez savoir sur l'ingénierie des données, y compris qui est un ingénieur de données, ce qu'il fait, son salaire et ses compétences requises, entre autres.
Qu'est-ce qu'un Data Engineer ?
Un ingénieur de données est un professionnel de l'informatique dont la principale responsabilité est de préparer des données à des fins analytiques ou opérationnelles. Ces ingénieurs logiciels sont souvent chargés de créer des pipelines de données qui relient les informations de plusieurs systèmes sources. Ils combinent, consolident et purifient les données avant de les structurer pour les utiliser dans des applications d'analyse. Ils souhaitent rendre les données plus accessibles et optimiser l'environnement Big Data de leur entreprise.
La quantité de données avec laquelle un ingénieur travaille varie en fonction de l'entreprise, en particulier de sa taille. Plus l'architecture d'analyse est compliquée et plus l'ingénieur est responsable de données, plus l'organisation est grande. Plusieurs entreprises, telles que la santé, la vente au détail et la finance, sont plus gourmandes en données.
Les ingénieurs de données collaborent avec les équipes de science des données pour améliorer la transparence des données et permettre aux entreprises de prendre des décisions commerciales plus fiables.
Le rôle d'ingénieur de données
Les ingénieurs de données collectent et préparent les données que les data scientists et les analystes peuvent utiliser. Ils ont trois responsabilités principales :
#1. Généralistes
Les ingénieurs de données avec un large accent travaillent souvent en petits groupes, collectant, ingérant et analysant les données du début à la fin. Ils peuvent être plus compétents que les autres ingénieurs de données, mais ils ont moins de compréhension de l'architecture du système. Un data scientist qui souhaite devenir ingénieur de données serait un bon candidat pour le rôle de généraliste.
Un ingénieur de données généraliste peut travailler sur un projet pour une petite entreprise de livraison de nourriture dans une région métropolitaine qui affiche le nombre de livraisons effectuées chaque jour au cours du mois précédent et estime le volume de livraison pour le mois suivant.
#2. Ingénieurs centrés sur les pipelines
Ces ingénieurs de données travaillent souvent au sein d'une équipe d'analyse de données de taille moyenne et sur des projets de science des données plus complexes qui couvrent des plateformes distribuées. Ce poste est plus susceptible d'être requis dans les moyennes et grandes entreprises.
Une entreprise régionale de livraison de nourriture peut se lancer dans une initiative centrée sur le pipeline pour développer une plate-forme permettant aux scientifiques et aux analystes de données de rechercher des métadonnées pour les informations de livraison. Ils peuvent examiner la distance parcourue et le temps nécessaire pour les livraisons au cours du mois précédent, puis utiliser ces données dans un algorithme prédictif pour déterminer ce que cela signifie pour les activités futures de l'entreprise.
#3. Ingénieurs centrés sur les bases de données
Ces ingénieurs de données sont chargés de créer, de maintenir et de remplir des bases de données d'analyse. Cette fonction est généralement observée dans les grandes organisations lorsque les données sont dispersées dans plusieurs bases de données. Les ingénieurs utilisent des méthodologies d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) pour développer des schémas de table et régler des bases de données pour une analyse efficace. ETL est le processus de copie de données provenant de plusieurs sources dans un seul système de destination.
Une base de données d'analyse serait un effort centré sur la base de données dans une grande entreprise de livraison de nourriture multi-états ou nationale. En plus de créer la base de données, l'ingénieur de données écrirait le code pour transférer les données de la base de données d'application principale vers la base de données d'analyse.
Quelles sont les responsabilités de l'ingénieur de données ?
Les ingénieurs de données collaborent fréquemment avec des data scientists dans le cadre d'une équipe d'analyse. Les ingénieurs fournissent des données dans des formats utilisables aux scientifiques des données, qui utilisent les informations pour effectuer des requêtes et des algorithmes pour l'analyse prédictive, l'apprentissage automatique et les applications d'exploration de données. Les ingénieurs de données fournissent également des données agrégées aux dirigeants d'entreprise, aux analystes et aux autres utilisateurs finaux à des fins d'analyse et d'application pour améliorer les opérations commerciales.
Les ingénieurs de données travaillent avec des données à la fois structurées et non structurées. Les données structurées sont des informations qui peuvent être formatées et stockées dans un référentiel formaté, tel qu'une base de données. Les données non structurées, telles que le texte, les photos, les fichiers audio et vidéo, ne rentrent pas dans les modèles de données traditionnels. Pour gérer les deux types de données, les ingénieurs de données doivent comprendre différentes approches de l'architecture des données et des applications. La boîte à outils de l'ingénieur de données comprend également un certain nombre de technologies de mégadonnées, telles que des cadres de saisie et de traitement de données open source.
Qualification académique et compétences requises pour l'ingénierie des données
De nombreuses organisations préfèrent les personnes titulaires d'un diplôme en informatique, en technologie de l'information ou en mathématiques appliquées. Les ingénieurs de données sont généralement titulaires d'un diplôme en génie logiciel. Certains ont même des diplômes en mathématiques ou en statistiques, ce qui les aide car ils peuvent appliquer ce qu'ils ont appris pour résoudre une variété de problèmes.
Une expertise préalable dans la construction d'énormes entrepôts de données capables d'effectuer l'extraction, la transformation et le chargement (ETL) sur de grands ensembles de données sera avantageuse. De plus, les ingénieurs de données maîtrisent les langages de programmation tels que Java, Python, SQL et Scala.
Qu'est-ce que les compétences d'un ingénieur de données ?
Il existe plusieurs compétences en ingénierie des données et elles incluent les éléments suivants :
#1. Langages de programmation
Connaissance des langages de codage tels que Javascript, Python et Scala.
#2. Expertise SQL
SQL est encore un autre langage de données. Un ingénieur de données doit être capable d'exprimer les nombreux types de complications dans SQL à l'aide de techniques telles que les sous-requêtes corrélées et les fonctions de fenêtre. Un ingénieur de données doit également être capable de lire et de comprendre les plans d'exécution de la base de données. Ils doivent comprendre les processus du programme, le fonctionnement des index, les différentes méthodes de jointure et la dimension distribuée.
#3. Projections architecturales
Un ingénieur de données doit être familiarisé avec les bibliothèques, les outils, les ressources, les plates-formes, les nuances des diverses fonctionnalités de base de données, le calcul, les processeurs de flux, les propriétés, les orchestrateurs de flux de travail, les files d'attente de messages, les formats de sérialisation et d'autres technologies connexes.
#4. Techniques de modélisation des données
Ils doivent bien connaître les compromis de normalisation et de dénormalisation, la modélisation entité-relation et la modélisation dimensionnelle.
#5. ETL (extraction, transformation et chargement)
Cette procédure d'intégration de données permet aux ingénieurs de données de combiner des données provenant de plusieurs sources pour générer une source de données unique. Cette source unique de données est ensuite placée dans un entrepôt de données. Les ingénieurs de données doivent être capables de créer un ETL systématisé qui peut s'adapter au changement.
#6. Stockage de données
Vous devriez être capable de stocker des données en tant qu'ingénieur de données. Par conséquent, lors de la création de solutions de données pour une entreprise, vous devez décider d'utiliser un entrepôt de données ou un lac de données.
# 7. Cloud computing
Comprendre le cloud computing et le stockage cloud est essentiel car les entreprises remplacent de plus en plus les serveurs physiques par des services cloud.
#8. Outils Big Data
Les ingénieurs de données peuvent parfois travailler avec et gérer de grandes quantités de données. Kafka, Hadoop et MongoDB sont des outils et des technologies populaires.
Comment devenir ingénieur de données
Les ingénieurs de données ont souvent une formation en informatique, en ingénierie, en mathématiques appliquées ou dans un autre domaine lié aux technologies de l'information. Parce que la profession a besoin de connaissances techniques approfondies, les ingénieurs de données potentiels peuvent découvrir qu'un camp d'entraînement ou une certification ne suffira pas pour être compétitif. Selon PayScale, la plupart des postes en ingénierie des données exigent au moins un baccalauréat pertinent dans une discipline connexe.
Vous devez avoir une expérience préalable avec de nombreux langages de programmation, tels que Python et Java, ainsi qu'une connaissance de l'architecture de base de données SQL. Un camp d'entraînement ou une certification peut vous aider à adapter votre CV à un emploi en ingénierie des données si vous avez déjà une formation en informatique ou dans un domaine connexe tel que les mathématiques ou l'analyse. Par exemple, si vous avez déjà travaillé dans l'informatique mais que vous n'avez pas eu de rôle spécifique dans le domaine des données, vous pouvez vous inscrire à un camp d'entraînement en science des données ou obtenir une certification en ingénierie des données pour démontrer que vous avez les capacités en plus de votre autre expérience informatique. .
Si vous n'avez pas d'antécédents en technologie ou en informatique, vous devrez peut-être vous inscrire à un programme intensif ou investir dans un programme de premier cycle pour démontrer votre compétence dans le sujet. Si vous avez un baccalauréat mais que ce n'est pas dans une discipline pertinente, vous pouvez vous inscrire à une maîtrise en analyse de données et en ingénierie des données.
Cela dépendra en fin de compte de votre situation et des types de professions qui vous intéressent. Prenez le temps de lire les offres d'emploi pour comprendre ce que les entreprises recherchent et vous aurez une meilleure idée de la façon dont votre histoire s'inscrit dans cette fonction.
Salaire d'ingénieur de données 2023
Au 13 février 2023, le salaire annuel moyen d'un ingénieur de données aux États-Unis était de 122,672 26,372 $ par an. Le salaire de rémunération supplémentaire moyen en espèces pour un ingénieur de données est également de 150,629 XNUMX $, puis le salaire de rémunération total moyen pour un ingénieur de données est de XNUMX XNUMX $. Ce salaire peut également différer en ce qui concerne la qualification et l'expérience de l'ingénieur de données.
Le salaire d'un ingénieur de données débutant est d'environ 77,783 106,748 $ par an. Ils n'ont généralement que quelques années d'expérience, de un à trois ans. Le salaire d'un ingénieur de données de niveau intermédiaire est d'environ 117,826 XNUMX $ / an. Ces experts ont généralement cinq à neuf ans d'expérience dans le domaine. Enfin, le salaire d'un ingénieur de données senior est de XNUMX XNUMX $ / an. Les ingénieurs de données seniors ont souvent dix ans ou plus d'expérience dans le domaine et sont chargés de superviser et d'attribuer des tâches aux ingénieurs de données juniors.
Data Engineer vs Data Scientist
Ils collaborent tous les deux sur des projets. Les ingénieurs de données compilent et organisent les données de l'entreprise stockées dans des bases de données et d'autres formats. Ils créent également des pipelines de données qui fournissent des données aux data scientists. Toutes ces données sont utilisées par les scientifiques des données pour des analyses et d'autres projets qui améliorent les opérations et les résultats de l'entreprise.
Les scientifiques des données et les ingénieurs des données ont des compétences et des domaines d'intérêt différents. En ce qui concerne les ingénieurs de données, ils n'ont pas toujours un accent particulier ; ils sont généralement compétents dans plusieurs domaines et bien équilibrés dans leurs connaissances et leurs compétences. Les scientifiques des données, en revanche, ont souvent des domaines d'intérêt spécialisés. Ils sont plus intéressés par l'analyse exploratoire des données. Les scientifiques des données s'attaquent à de nouveaux problèmes d'ensemble, tandis que les ingénieurs des données mettent les pièces en place.
Ingénieur de données vs architecte de données
Les métiers d'ingénieur de données et d'architecte de données sont étroitement liés et souvent confondus. Les visionnaires expérimentés qui traduisent les exigences commerciales en exigences techniques et élaborent des normes et des principes de données sont connus sous le nom d'architectes de données. Ils visualisent et développent la structure de gestion des données d'entreprise d'une entreprise. Les ingénieurs de données collaborent avec l'architecte de données pour construire et maintenir les systèmes de données décrits par l'architecture de données de l'architecte de données.
À quoi ressemble une journée type pour un Data Engineer ?
L'objectif principal d'un ingénieur de données est de transformer les données brutes en quelque chose d'utilisable et d'accessible avant de les présenter à une organisation. Non seulement cela, mais ils doivent concevoir, construire, tester, fusionner, gérer et optimiser des données provenant de nombreuses sources. Ils construisent l'infrastructure qui produira ces données. L'objectif est de créer des pipelines de données qui fonctionnent de manière fluide. De plus, ils conçoivent des requêtes complexes pour s'assurer que les données sont facilement accessibles.
La journée normale d'un ingénieur de données peut varier en fonction de son entreprise.
De quoi ai-je besoin pour être Data Engineer ?
Un baccalauréat en informatique, en génie logiciel ou informatique, en mathématiques appliquées, en physique, en statistiques ou dans une discipline connexe est requis pour accéder à ce domaine. La plupart des rôles d'entrée de gamme nécessiteront également une expérience du monde réel, comme des stages.
L'ingénierie des données est-elle une bonne carrière ?
Alors que les caractéristiques d'un travail qui le rendent « excellent » seront toujours subjectives, l'ingénierie des données est une profession très demandée avec un salaire et une stabilité d'emploi supérieurs à la moyenne.
Les ingénieurs de données font-ils du codage ?
Le codage est une capacité requise pour les ingénieurs de données, comme pour les autres professions de la science des données. Outre SQL, les ingénieurs de données utilisent une variété de langages de programmation supplémentaires pour une variété de travaux. Il existe d'autres langages de programmation qui peuvent être utilisés dans l'ingénierie des données, mais Python est sans aucun doute l'un des plus grands.
En conclusion
Le besoin de postes d'ingénieurs de données a explosé ces dernières années. Les entreprises recherchent activement des ingénieurs de données pour les aider à résoudre leurs problèmes de données. Cet ensemble de compétences est très demandé et il est loin d'être sursaturé, comme dans d'autres domaines. Les personnes qui acquièrent ces capacités ont de bonnes chances de bien gagner leur vie. Nous avons fourni ce matériel pour vous aider à progresser dans ce domaine de travail. Bonne chance!
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Bibliographie
