Auparavant, les données n'étaient consultées que de manière traditionnelle. Mais au fil du temps, sa portée s'est élargie, entraînant des domaines liés aux données. Ces domaines ont commencé à évoluer, ce qui a mis l'accent sur la gestion des données. La gestion nécessitait un ensemble de personnes qualifiées capables de jeter les bases d'une base de données donnant lieu au rôle des ingénieurs de données dans notre monde d'aujourd'hui. Un ingénieur de données est responsable du développement et de la maintenance de la base de données. Ils utilisent des techniques et des implémentations de bases de données pour créer des architectures créatives. Ils effectuent également des tests à intervalles réguliers pour s'assurer du bon déroulement des programmes sans aucun problème.
Les data scientists aident également les data scientists à améliorer la qualité des données.
Qu'est-ce qu'un Data Engineer ?
Un ingénieur de données est quelqu'un qui organise des données spécifiées à partir de vastes ressources, grâce à la pratique de la conception et de la construction de systèmes qui collectent, stockent et analysent ces données selon un ratio spécifique.
Qu'est-ce que les compétences d'un ingénieur de données ?
Ce sont les compétences nécessaires pour devenir ingénieur de données. Ce sont des compétences importantes car elles aident à créer une meilleure compréhension d'une carrière en ingénierie des données.
Compétences requises pour devenir ingénieur de données
#1. Codage
Le codage est le moyen par lequel les humains communiquent avec les ordinateurs. Il s'agit d'un ensemble d'instructions qui indiquent aux ordinateurs quoi faire, comment se comporter et quelles actions ils doivent entreprendre. En tant qu'ingénieur de données, vous devez avoir de bonnes compétences en codage pour travailler de manière transparente avec divers langages de programmation liés à la science des données. Il existe de nombreux langages de programmation, mais les plus courants sont Java, Python et R. Désormais, ces langages aident non seulement à comprendre comment utiliser les systèmes de base de données appropriés, mais également à utiliser efficacement les systèmes distribués.
#2. Compétences en communication
En tant qu'ingénieur de données, vous devez être capable de communiquer efficacement vos idées, suggestions et ressources avec vos collègues du projet. Bien que les experts en données tels que les data scientists et les architectes travaillent souvent main dans la main avec l'ingénieur de données, vous devez également communiquer vos idées avec d'autres collègues sans aucune connaissance technique.
#3. Connaissance des systèmes d'exploitation
Les ingénieurs de données sont souvent chargés de sélectionner le bon système d'exploitation (OS) pour gérer d'autres programmes d'application. On ne peut connaître le bon système d'exploitation à utiliser que si l'on dispose des connaissances appropriées. Par conséquent, avoir une connaissance complète des systèmes d'exploitation comme Apple macOS et Microsoft Windows est très important pour quiconque souhaite devenir ingénieur de données.
#4. Analyse des données
Un ingénieur de données doit appliquer des statistiques systématiques et logiques lorsqu'il doit évaluer des données. Avoir une compréhension des logiciels d'analyse comme Hbase aide à fournir des solutions aux tâches importantes à venir après la collecte des données requises.
#5. Compréhension de base du langage machine
L'étude des langages machine est l'objectif principal du data scientist, bien que l'ingénieur de données travaille également main dans la main avec le scientifique. Il est nécessaire d'avoir au moins, les connaissances de base des langages machine pour travailler efficacement avec le data scientist sur un projet. De plus, c'est aussi un plus d'avoir de telles connaissances car cela fait de vous un atout précieux pour l'entreprise ou le projet
#6. Compétences de pensée critique
La capacité d'examiner attentivement les problèmes et de créer des solutions non seulement efficaces mais productives est toujours nécessaire pour la plupart des projets. Avoir cet avantage en tant qu'ingénieur de données est d'une grande valeur dans la mesure où la plupart du temps, vous allez devoir créer des solutions qui n'existent pas encore. Faire de la capacité de penser de manière créative une importance clé.
#7. Entreposage de données
Les entrepôts de données stockent une grande quantité de données passées et récentes pour une analyse régulière. Ces données proviennent de différentes sources et sont utilisées par l'entreprise pour vérifier les rapports. Chaque ingénieur de données doit être familiarisé avec l'écosystème de stockage et d'entreposage de données, et comment utiliser les outils.
#8. Compétences de présentation
On s'attend parfois à ce que les ingénieurs de données présentent leurs recherches à des parties prenantes importantes de l'entreprise après avoir effectué leur analyse. Savoir être convaincant, en expliquant comment vos données techniques aident à résoudre efficacement le problème d'une entreprise augmente les chances d'actions sur leurs recommandations.
#9. Systèmes de bases de données
Les systèmes de gestion de base de données (SGBD) sont une application logicielle utilisée pour fournir une interface de base de données pour le stockage et la récupération d'informations sensibles dans une organisation. En tant qu'ingénieur de données, vous devez savoir comment manipuler ce système pour atteindre la norme requise par une organisation pour laquelle vous travaillez. Pour ce faire, vous devez connaître les systèmes de base de données tels que SQL et NoSQL.
#10. API de données
Les API sont des interfaces qui permettent aux applications logicielles d'accéder aux données et de communiquer entre elles pour une tâche donnée. Un bon exemple est les API dans les applications Web. Dans les applications Web, l'API permet à la fonctionnalité frontale d'interagir avec les données principales. Ces API sont intégrées dans des bases de données par des ingénieurs de données pour permettre aux scientifiques des données et aux analystes du renseignement de transmettre des requêtes sur les données de ces systèmes.
#11. Automatisation et scripts
Les ingénieurs de données doivent souvent gérer d'énormes quantités de données. Étant donné que les données volumineuses sont cruciales pour le scientifique des données et l'équipe d'IA, il est essentiel de savoir comment traiter ces données. Pour optimiser votre travail et obtenir la meilleure valeur, il faut être capable d'écrire des scripts spécifiques pour automatiser les tâches répétitives afin de réduire le temps passé. Par conséquent, savoir écrire des scripts et automatiser votre travail est une compétence très importante pour tout ingénieur de données.
#12. Gestion du temps
En tant qu'ingénieur de données, vous êtes responsable de beaucoup de travail. Chaque activité doit être réalisée dans le temps imparti. Connaître le bon moment pour chaque activité facilite le travail confortable sans pression. Dans le même temps, réduit le taux d'erreur et l'efficacité de l'organisation.
#13. Amazon Web Services (AWS)
Amazon Web Services (AWS) est un programme cloud qui aide les programmeurs à devenir plus créatifs et professionnels dans leur travail. Pour les ingénieurs de données, connaître la formation et la conception d'un cadre basé sur le cloud leur permet d'utiliser les services Web Amazon (AWS) pour concevoir des flux de données automatisés complets. Cela les distingue dans une organisation.
#14. Sécurité et gouvernance des données
Cependant, les ingénieurs de données ne sont pas nécessairement responsables de la gouvernance des données. Mais ils doivent également s'assurer que les systèmes sont au bon endroit pour faciliter l'accès aux données et le contrôle des utilisateurs. Faire la connaissance de la gouvernance est également important pour mieux soutenir les concepts de gouvernance des données.
#15. Adaptabilité
En général, l'adaptabilité est une compétence fortement recommandée pour n'importe quel domaine. Il faut travailler efficacement avec le changement de l'environnement à un moment donné pour obtenir les résultats souhaités. Les ingénieurs de données ne sont pas non plus absents, c'est donc requis par l'organisation.
#16. Travail ethnique fort
Les organisations ne veulent pas que les employés qui viennent travailler ne fassent que le minimum. Ils s'attendent à ce que leur équipe se responsabilise dans le cadre du succès de l'entreprise, ce qui les oblige à travailler au mieux de leurs capacités pour bâtir l'organisation. Les ingénieurs de données doivent travailler de leur mieux pour aider à bâtir le succès de l'entreprise et cela ne peut être possible qu'avec une solide éthique de travail.
#17. Traitement des données en temps réel
Une autre compétence importante en ingénierie des données est la connaissance des outils de traitement de données en temps réel pour le streaming de données. Devant traiter d'énormes quantités de données, la complexité des tâches est élevée. Mais avec le temps réel, les données sont développées et traitées plus rapidement dans les flux d'événements. Quelques exemples de ces plates-formes en temps réel sont Kafka et Spark.
#18. Outils Big Data
Les Big Data sont des technologies utilisées pour traiter d'énormes quantités de données disponibles sous différentes formes. Pour récupérer une information à partir d'un grand ensemble de données, les ingénieurs de données doivent connaître les outils qui peuvent traiter le Big Data. Un exemple d'un tel outil est Apache Hadoop.
Apache Hadoop est un outil qui fonctionne comme une solution tout-en-un pour aider les ingénieurs de données à résoudre les problèmes associés au Big Data. Il est composé de plusieurs outils, qui utilisent des grappes de machines pour permettre le traitement d'une grande quantité de données dans des ensembles tout en restant assis comme une seule unité.
Avec la connaissance de Hadoop, on peut facilement créer des applications de traitement de données à grande échelle qui peuvent être utilisées pour extraire des données.
Quel est le salaire d'un Data Engineer en 2023 ?
Les ingénieurs de données sont des employés bien rémunérés dans toute organisation en raison de leur expertise dans leur travail. Un ingénieur de données gagne un salaire annuel moyen d'environ 124,210 26,370 $ aux États-Unis. Pendant ce temps, les ingénieurs de données peuvent également obtenir une rémunération supplémentaire moyenne de 150,581 XNUMX $ sur leur salaire. Mais la rémunération totale que l'ingénieur de données peut obtenir sur son salaire est de XNUMX XNUMX $.
Que faut-il pour devenir ingénieur de données ?
Vous pouvez démarrer ou faire progresser une carrière réussie dans l'ingénierie des données avec la bonne combinaison de compétences et de connaissances. Un baccalauréat en informatique ou dans une matière similaire est courant chez les ingénieurs de données. En obtenant un diplôme, vous pouvez jeter les bases des informations dont vous aurez besoin dans ce secteur en évolution rapide. Envisagez de poursuivre une maîtrise pour faire avancer votre carrière et accéder à des postes éventuellement mieux rémunérés.
Outre l'obtention d'un diplôme, il existe un certain nombre d'autres mesures que vous pouvez prendre pour vous positionner pour réussir.
#1. Améliorez vos compétences en ingénierie des données.
Comme point de départ pour une carrière en science des données, apprenez les principes du cloud computing, les compétences de codage et l'architecture de base de données.
- Maîtrise du langage de codage est nécessaire pour cette profession, alors pensez à suivre des cours pour acquérir et mettre en pratique vos compétences. SQL, NoSQL, Python, Java, R et Scala sont des exemples de langages de programmation populaires.
- Bases de données, à la fois relationnelles et non relationnelles, font partie des méthodes de stockage de données les plus utilisées. Vous devez connaître les bases de données relationnelles et non relationnelles, ainsi que leur fonctionnement.
- Systèmes ETL (extraction, transformation et chargement): ETL est le processus de déplacement de données depuis des bases de données et d'autres sources vers un référentiel unique, tel qu'un entrepôt de données. Les outils ETL couramment utilisés incluent Xplenty, Stitch, Alooma et Talend.
- Stockage de données: Tous les types de données, en particulier les données massives, ne doivent pas être conservées de la même manière. Vous voudrez savoir quand utiliser un lac de données par rapport à un entrepôt de données, par exemple, lorsque vous créez des solutions de données pour une entreprise.
- Automatisation et script : Étant donné que les organisations peuvent collecter une grande quantité de données, l'automatisation est un aspect essentiel du travail avec le Big Data. Pour automatiser des processus répétés, vous devez être capable de développer des scripts.
- Apprentissage automatique: Alors que les scientifiques des données sont davantage concernés par l'apprentissage automatique, la compréhension des idées fondamentales vous aidera à mieux comprendre les exigences des scientifiques des données de votre équipe.
Lire aussi : Machine Learning : tout ce que vous devez savoir sur le Machine Learning
- Outils Big Data : Les ingénieurs de données ne travaillent pas uniquement avec des données traditionnelles. Ils sont souvent responsables de la gestion de grandes quantités de données. Hadoop, MongoDB et Kafka sont des outils et des technologies populaires qui évoluent et diffèrent d'une entreprise à l'autre.
- Cloud computing: Alors que les entreprises échangent de plus en plus de serveurs physiques contre des services cloud, vous devrez comprendre le stockage cloud et le cloud computing. Les débutants devraient se tourner vers Amazon Web Services (AWS) ou Google Cloud.
Alors que certaines entreprises peuvent avoir des équipes dédiées à la sécurité des données, de nombreux ingénieurs de données sont toujours chargés de gérer et de stocker en toute sécurité les données pour éviter la perte ou le vol.
#2. Obtenir la certification.
Une certification peut certifier vos compétences auprès de futurs employeurs, et étudier pour un examen de certification est une excellente occasion d'élargir vos connaissances et vos compétences. Associate Big Data Engineer, Cloudera Certified Professional Data Engineer, IBM Certified Data Engineer et Google Cloud Certified Professional Data Engineer sont toutes des options.
Examinez diverses offres d'emploi pour voir les postes pour lesquels vous pourriez être intéressé à postuler. Si vous remarquez qu'une certification spécifique est régulièrement répertoriée comme requise ou recommandée, c'est un excellent point de départ.
#3. Créer un portefeuille de projets d'ingénierie de données.
Un portfolio est fréquemment utilisé dans les recherches d'emploi pour démontrer vos capacités aux recruteurs, aux gestionnaires d'embauche et aux futurs employeurs.
Un site Web de portefeuille (créé à l'aide d'un service comme Wix ou Squarespace) peut être utilisé pour télécharger des tâches d'ingénieur de données que vous avez accomplies de manière indépendante ou dans le cadre de la classe. Alternativement, vous pouvez télécharger votre travail dans la section Projets de votre profil LinkedIn ou sur un site comme GitHub, qui sont tous deux des alternatives gratuites à un site de portefeuille autonome.
Améliorez vos compétences en matière de données volumineuses avec un projet guidé prêt pour un portfolio qui prend moins de deux heures à réaliser. Voici quelques options pour vous aider à démarrer sans téléchargement de programme :
- Créez votre première base de données NoSQL à l'aide de MongoDB et de Compass Database Design avec SQL Server Management Studio (SSMS)
- MYSQL Workbench est utilisé pour créer et modéliser des bases de données.
#4. Commencez par une position de bas niveau.
De nombreux ingénieurs de données commencent leur carrière dans des postes de niveau d'entrée tels que les analystes de l'informatique décisionnelle ou les administrateurs de bases de données. Au fur et à mesure que vous acquerrez de l'expérience, vous pourrez acquérir de nouvelles compétences et vous qualifier pour des postes plus avancés.
Quelles sont les responsabilités de l'ingénieur de données ?
Un ingénieur de données est chargé de :
- Collecte, gestion et conversion des données brutes en informations.
- Interprétation et évaluation des objectifs commerciaux.
- Analyser les données et créer des rapports sur les résultats donnés.
- Algorithmes de construction et prototypes requis.
- Développement d'outils et de programmes pour une analyse appropriée.
- l Communiquer efficacement avec les scientifiques des données pour de meilleurs résultats sur les projets de travail.
Les ingénieurs de données font-ils du codage ?
Oui, les ingénieurs de données font du codage. Vous devez avoir une bonne connaissance des langages de programmation de codage pour devenir ingénieur de données.
L'ingénierie des données est-elle une bonne carrière ?
Le monde grandit si vite avec tant d'informations qui ont été traitées à partir de données brutes. Dans la mesure où ces données sont toujours disponibles pour être traitées, les ingénieurs de données seront toujours très sollicités. Choisir l'ingénierie des données serait une bonne carrière pour n'importe qui à l'avenir.
Conclusion
L'ingénierie des données est une carrière très importante, et l'augmentation des services basés sur le cloud continue de créer de plus en plus de demandes pour les ingénieurs de données. Vous n'avez pas nécessairement besoin d'être un expert dans toutes les compétences, il vous suffit d'acquérir les connaissances de base de ces compétences et de concentrer votre expérience sur la résolution de problèmes réels qui mettent en valeur vos talents au monde.
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Bibliographie
