Cet article vise à examiner le rôle d'un grand données ingénieur, comment les données sont collectées, traitées, stockées et analysées, et vous donner une meilleure idée si cette carrière vous convient ou non.
Qu'est-ce que le Big Data?
Le terme « big data » fait référence à des quantités extrêmement importantes de données opérationnelles, de produits et de clients, généralement de l'ordre du téraoctet et du pétaoctet. De plus, l'analyse de données volumineuses peut être utilisée pour réduire les risques de conformité et de réglementation, améliorer les cas d'utilisation importants de l'entreprise et des opérations et générer des sources de revenus entièrement nouvelles.
La liste suivante de sources de données :
- Transactions POS (point de vente) et cartes de crédit ;
- transactions numériques ;
- engagements sur les réseaux sociaux ;
- engagements avec les smartphones et les appareils mobiles ; et
- lectures de capteurs produits par l'Internet des objets (IoT).
Les mégadonnées peuvent fournir des informations sur des éléments tels que :
- optimiser les cas d'utilisation opérationnels et commerciaux importants ;
- réduire le risque de non-conformité aux réglementations ;
- générer de nouvelles sources nettes de revenus ; et
- créer des expériences client distinctives et attrayantes.
Qu'est-ce qu'un ingénieur Big Data ?
Un ingénieur Big Data est un spécialiste chargé de créer, maintenir, tester, évaluer et maintenir les données d'une entreprise. Les ensembles de données très volumineux sont appelés mégadonnées. De grandes quantités de données sont fréquemment recueillies par les entreprises du système économique dans le cadre de leurs activités quotidiennes.
De plus, les mégadonnées peuvent être extrêmement utiles pour les entreprises afin d'augmenter la productivité, la rentabilité et l'évolutivité lorsqu'elles sont utilisées correctement. Mais sans un ingénieur Big Data pour créer des systèmes permettant de collecter, de maintenir et d'extraire des données, le Big Data d'une entreprise est inutile. Par conséquent, les ingénieurs du Big Data sont responsables en dernier ressort d'aider les entreprises à gérer leur Big Data.
Que fait un ingénieur Big Data ?
La responsabilité d'un ingénieur Big Data est de créer, maintenir et garantir un environnement Big Data prêt pour la production. L'environnement dans lequel ce rôle s'exerce comprendra l'architecture, les normes technologiques, les options open source, ainsi que les procédures de gestion et de préparation des données. Les ingénieurs Big Data effectuent généralement toutes les tâches suivantes :
- Concevoir, construire et maintenir des systèmes pour le traitement de grandes quantités de données. Celui-ci rassemble des informations provenant de diverses sources, structurées ou non.
- Les données doivent être conservées dans un lac de données ou un entrepôt.
- Utilisez des transformations et des algorithmes de traitement de données pour gérer les données brutes et produire des structures de données prédéfinies. De plus, ils placent les résultats dans un lac de données ou un entrepôt pour un traitement ultérieur.
- Transformez et intégrez diverses données dans un référentiel de données évolutif (tel qu'un entrepôt de données, un lac de données ou un cloud).
- Reconnaître les différents outils, techniques et algorithmes utilisés dans la transformation des données.
- Mettez en œuvre une logique métier et des processus techniques pour transformer les données collectées en informations pertinentes et utiles. Pour une utilisation opérationnelle et commerciale, ces données doivent satisfaire aux exigences de qualité, de gouvernance et de conformité pour être fiables.
- Comprenez les distinctions entre les structures de référentiel de données, les bases de données de traitement massivement parallèle (MPP) et les clouds hybrides, ainsi que les options opérationnelles et de gestion.
- Les pipelines de données doivent être analysés, comparés et améliorés. L'innovation dans les modèles de conception, la conception du cycle de vie des données, l'alignement des ontologies de données, les ensembles de données annotés et les techniques de recherche élastique en sont quelques exemples.
- Pour convertir et alimenter les données dans les environnements de développement, d'assurance qualité et de production, préparez des pipelines de données automatisés.
- Création et mise en service de systèmes logiciels.
- Mettre en place des systèmes de collecte et de traitement des données.
- Extraction, transformation et chargement (le processus ETL).
- Construire des architectures de données qui répondent aux besoins de l'entreprise.
- Examiner de nouvelles approches pour recueillir des données importantes et améliorer leur qualité.
- Développer des solutions de données structurées avec une variété d'outils et de langages de programmation.
- Extraction d'informations provenant de diverses sources pour créer des modèles commerciaux efficaces.
- Coopérer avec d'autres équipes, data scientists et analystes.
Comment devenir un ingénieur Big Data
Pour devenir ingénieur Big Data, la plupart des gens doivent passer par un certain nombre d'étapes.
#1. Obtenir un diplôme :
Un diplôme en informatique, en statistiques ou en commerce Analyse des données est nécessaire pour maîtriser les compétences techniques nécessaires pour devenir un ingénieur Big Data. Pour ces postes, qui nécessitent une maîtrise du codage, des statistiques et des données, la majorité des employeurs exigent un baccalauréat.
#2. Acquérir de l'expérience professionnelle :
Une qualification importante pour devenir ingénieur Big Data est l'expérience. De plus, vous pouvez acquérir de l'expérience par le biais de la pige, de stages, d'une pratique indépendante ou d'un emploi dans des domaines connexes. Vos chances de décrocher un emploi en tant qu'ingénieur Big Data augmentent avec l'expérience.
#3. Obtenez des certificats :
Pour décrocher un emploi en tant qu'ingénieur Big Data, les certifications professionnelles peuvent également être très utiles. Pour les aspirants ingénieurs Big Data, l'une des certifications suivantes peut être utile :
- Ingénieur de données Cloudera Certified Professional (CCP)
- Professionnel certifié Big Data (CBDP)
- Ingénieur de données professionnel certifié Google Cloud
- Certificat professionnel en science des données d'IBM
Les 10 meilleurs outils pour les ingénieurs de données
#1. Python:
Python est un langage de programmation populaire dans le domaine de l'ingénierie des données, et il est utilisé pour de nombreuses choses différentes comme la création de pipelines de données, les frameworks ETL, l'interaction avec les API, l'automatisation des processus et la gestion des données.
De plus, Python est une option essentielle pour plus des deux tiers des offres d'emploi pour les ingénieurs de données en raison de sa syntaxe simple et de l'abondance de bibliothèques tierces, qui réduisent le temps et les coûts de développement.
#2. SQL :
SQL est essentiel pour les ingénieurs de données car il permet de créer des structures de données réutilisables, d'exécuter des requêtes complexes et de modéliser la logique métier. De plus, il facilite l'accès, l'insertion, la mise à jour, la manipulation et la modification des données à l'aide de diverses méthodes.
#3. PostgreSQL :
Le relationnel open source le plus utilisé base de données dans le monde est PostgreSQL, qui a une communauté dynamique et une conception compacte, adaptable et puissante. De plus, il est parfait pour les workflows d'ingénierie de données car il possède des fonctionnalités intégrées, une grande capacité de données et une intégrité fiable.
#4. MongoDB :
MongoDB est une base de données NoSQL populaire qui gère des données structurées et non structurées à grande échelle. Il est facile à utiliser, très flexible et offre des fonctionnalités telles que les magasins de clé-valeur distribués, NoSQL orienté document et le calcul MapReduce. De plus, MongoDB est idéal pour traiter de gros volumes de données et préserver les fonctionnalités tout en permettant une mise à l'échelle horizontale.
#5. Apache Spark :
Les entreprises doivent capturer et rendre les données disponibles rapidement. Apache Spark est une implémentation populaire de Stream Processing, permettant l'interrogation en temps réel de flux de données continus. De plus, il prend en charge plusieurs langages de programmation, utilise la mise en cache en mémoire et optimise l'exécution des requêtes.
#6. Apache Kafka :
Apache Kafka est une plate-forme de diffusion d'événements open source avec diverses applications, notamment la synchronisation de données, la messagerie et la diffusion en temps réel, populaire pour les pipelines ELT et la collecte de données.
#7. Redshift d'Amazon :
Amazon Redshift est un excellent exemple de la façon dont les infrastructures de données modernes ont évolué au-delà des fonctions de stockage. De plus, il facilite l'utilisation de SQL standard pour interroger et combiner des données structurées et semi-structurées à partir de lacs de données, de bases de données opérationnelles et d'entrepôts de données.
#8. Flocon de neige:
Snowflake est une plate-forme d'entreposage de données basée sur le cloud offrant du stockage, de l'informatique, des outils tiers et du clonage de données. De plus, il rationalise les activités d'ingénierie des données en ingérant, transformant et fournissant des données pour des informations plus approfondies, permettant aux ingénieurs de données de se concentrer sur d'autres tâches utiles.
#9. Amazon Athéna :
Amazon Athena est un outil de requête interactif permettant d'analyser des données non structurées, semi-structurées et structurées stockées dans Amazon S3 à l'aide de SQL standard. De plus, les ingénieurs de données et les personnes qualifiées en SQL peuvent analyser rapidement de grands ensembles de données grâce à leur nature sans serveur, ce qui élimine le besoin de gestion d'infrastructure et de tâches ETL complexes.
#dix. Flux d'air Apache :
La gestion des données entre les équipes est un défi pour les workflows de données contemporains. Les flux de travail sont rationalisés, les tâches répétitives sont automatisées et les outils d'orchestration et de planification des tâches comme Apache Airflow aident à éliminer les silos de données. Cet outil est un favori parmi les données ingénieurs car il fournit une interface riche pour la visualisation, le suivi des progrès et la résolution de problèmes.
À quel point l'ingénierie du Big Data est-elle difficile ?
Être un ingénieur de données peut être difficile, pour être honnête. Mais une fois que vous aurez maîtrisé les capacités essentielles et obtenu votre première position, vous bénéficierez d'une liberté considérable pour créer votre position idéale. On vous dira rarement quels outils utiliser, et vous pourrez décider sur quoi vous allez travailler et quand.
Est-ce que travailler comme ingénieur Big Data est une bonne carrière ?
L'ingénierie des données est un métier lucratif. Selon Glassdoor, le salaire moyen aux États-Unis est d'environ 115,000 170,000 $, mais certains ingénieurs de données gagnent jusqu'à XNUMX XNUMX $ par an.
Le Big Data est-il difficile à apprendre ?
La science des données est un vaste domaine qui peut sembler écrasant à première vue. Les compétences nécessaires pour le Big Data peuvent être acquises plus rapidement et plus efficacement avec de la persévérance, de la concentration et une solide feuille de route d'apprentissage.
L'ingénierie des données nécessite-t-elle beaucoup de mathématiques ?
Les mathématiques sont une grande partie de la science des données. Les ingénieurs de données, quant à eux, se concentrent principalement sur les aspects techniques de la création de pipelines de données. Le fait que ces deux rôles traitent du Big Data est ce qui les unit. Il faut souvent une grande équipe pour travailler avec le Big Data.
Est-ce que les ingénieurs Big Data codent ?
Le codage est une compétence nécessaire pour les ingénieurs de données, tout comme pour les autres postes en science des données. D'autres langages de programmation sont utilisés par les ingénieurs de données en plus de SQL pour une variété de tâches. Python est sans aucun doute l'un des meilleurs langages de programmation pour l'ingénierie des données, bien qu'il en existe de nombreux autres.
Le Big Data nécessite-t-il un codage ?
L'expertise en codage a toujours été nécessaire pour les postes en science des données, et la majorité des scientifiques des données actuels ayant de l'expérience l'utilisent encore. Mais à mesure que le domaine de la science des données évolue, les gens sont désormais capables de réaliser de grands projets de données sans écrire de code, grâce aux nouvelles technologies.
Quelle est la description de poste d'un ingénieur Big Data ?
Un ingénieur Big Data est nécessaire pour développer et gérer les solutions Big Data d'une entreprise, y compris la conception d'outils, la mise en œuvre de processus ELT, la collaboration avec les équipes de développement, la création de plates-formes cloud et la maintenance des systèmes de production.
De plus, vous avez besoin d'une connaissance approfondie des technologies Hadoop, de capacités de gestion de projet de premier ordre et de capacités avancées de résolution de problèmes pour réussir en tant qu'ingénieur Big Data. Un ingénieur Big Data de haut niveau connaît les exigences de l'entreprise et met en œuvre des solutions de données évolutives pour répondre à la fois à ses besoins actuels et futurs.
Quel est le salaire d'un ingénieur Big Data ?
Les ingénieurs Big Data gagnent un salaire moyen de plus de 130,000 XNUMX $, selon ZipRecruiter. Les ingénieurs Big Data ayant une vaste expérience et en fin de carrière peuvent gagner beaucoup plus. Cependant, ceux qui sont nouveaux dans l'industrie et qui manquent d'expérience significative peuvent s'attendre à gagner moins d'argent.
Emplois Ingénieur Big Data
Voici quelques exemples de tâches Big Data auxquelles réfléchir :
#1. Testeur Big Data :
Salaire moyen: 33,000 $ par an
Un analyste d'assurance qualité (AQ) et un testeur de données volumineuses sont similaires. Ils évaluent les plans de données pour faciliter la distribution des biens liés aux données. De plus, ils peuvent créer, exécuter et analyser des scripts de test ainsi que des scripts d'exécution de données. Les testeurs de Big Data spécifient et surveillent également les métriques d'assurance qualité telles que les résultats des tests et le nombre de défauts.
#2. Recruteur technique :
Salaire moyen: 54,000 $ par année
Un recruteur technique aide les entreprises à déterminer leurs besoins en matière d'embauche et à trouver des candidats pour des postes dans le domaine du Big Data. De plus, ils recherchent des candidats sur le marché pour sélectionner, interviewer et embaucher. Le processus d'embauche peut également bénéficier de l'assistance de recruteurs techniques.
#3. Gestionnaire de base de données :
Salaire moyen: 65,000 $ par année
Les gestionnaires de bases de données sont des personnes techniquement talentueuses avec une large compréhension de la technologie des bases de données. Ils s'occupent des tâches de gestion de projet et entretiennent l'environnement de la base de données. En outre, un gestionnaire de base de données gère fréquemment diverses responsabilités de gestion courantes, notamment la gestion des problèmes de personnel, la direction de l'équipe de données et l'ajustement des budgets.
#4. Analyste de données:
Salaire moyen: 74,000 $ par année
Les analystes de données sont des personnes qui analysent les systèmes de données et résolvent des problèmes. Ils conçoivent fréquemment des outils automatisés qui recherchent des données dans des bases de données. Les analystes de données peuvent travailler seuls ou en groupe et compilent fréquemment des rapports.
#5. Développeur Big Data :
Salaire moyen: 83,668 $ par année
Comme un développeur de logiciels, un développeur de Big Data crée des données. Ils terminent la programmation et le codage des applications ainsi que la création et la mise en service de pipelines qui extraient, transforment et chargent les données dans un produit final.
De plus, un développeur peut également aider au développement de services Web évolutifs et performants pour le suivi des données. Pour développer des méthodes plus efficaces, quelques développeurs de Big Data étudient et examinent également de nouvelles approches de problèmes tels que le stockage ou le traitement des données.
#6. Consultante en Gouvernance des Données :
Salaire moyen: 95,000 $ par année
Un consultant en gouvernance des données crée des cadres pour protéger et contrôler l'utilisation des données. Cela inclut d'avoir un impact sur la manière dont les ressources de données sont collectées, gérées, utilisées et archivées. De plus, ils supervisent les pratiques et les réglementations et garantissent que l'utilisation des données est conforme aux normes établies.
#7. Administrateur de base de données:
Salaire moyen: 96,000 $ par année
Les opérations quotidiennes d'un enregistrement de base de données sont gérées par les administrateurs de base de données. Cela implique de conserver les sauvegardes de la base de données et de s'assurer que la base de données est stable. De plus, les mises à jour et les modifications des bases de données sont également effectuées par les administrateurs de bases de données.
#8. Ingénieur sécurité :
Salaire moyen: 107,000 $ par année
L'informatique a besoin d'ingénieurs en sécurité pour réduire l'exposition aux risques de l'entreprise. Pour les réseaux informatiques, ils développent des protocoles de défense multicouches, tels que l'installation de pare-feu et la surveillance et la réponse aux tentatives d'intrusion. De plus, pour trouver des problèmes et développer et exécuter des plans de test pour les mises à jour logicielles, les ingénieurs en sécurité évaluent les systèmes de sécurité.
#9. Scientifique des données :
Salaire moyen: 122,000 $ par année
Les scientifiques des données collaborent étroitement avec les opérations commerciales de l'entreprise. De plus, ils recueillent, examinent et interprètent les données, puis présentent leurs conclusions aux dirigeants d'entreprise. Les data scientists conseillent les entreprises pour les aider à prendre des décisions sur la base de leurs découvertes et tendances.
#dix. Architecte de données :
Salaire moyen: 130,000 $ par année
Pour développer des stratégies commerciales et des solutions de bases de données, les architectes de données combinent leur inventivité avec une compréhension globale de la conception de bases de données. De plus, pour aider l'entreprise à atteindre ses objectifs, ils travaillent avec des ingénieurs de données pour développer des workflows de données. De nouveaux prototypes de bases de données sont également créés et évalués par un architecte de données.
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Références:
