Ingénieurs de données : qu’est-ce qu’un ingénieur de données et que fait-il ?

Ingénieurs de données : qu’est-ce qu’un ingénieur de données et que fait-il ?

Ingénierie des données est un métier très populaire en ce moment, et vous en avez probablement entendu parler. Mais savez-vous ce que ingénieurs de données Que font les employés en entreprise ? Quelles compétences et responsabilités doivent-ils posséder ? Si vous vous posez la question, poursuivez votre lecture. Cet article vous présente… ingénieurs de données et leurs responsabilités et compétences.

Que font les ingénieurs de données dans une entreprise ?

Ils interviennent dans divers contextes pour concevoir des systèmes de collecte, de gestion et de transformation des données brutes en informations exploitables par les data scientists et les analystes métier. Leur objectif ultime est de rendre les données accessibles afin que les organisations puissent les utiliser pour évaluer et optimiser leurs performances.

Quelle est la différence entre un analyste de données et un ingénieur de données ?

analystes de données Les ingénieurs de données analysent les ensembles de données pour en extraire des connaissances et des informations pertinentes. Ils conçoivent des systèmes qui collectent, valident et préparent des données de haute qualité. Les analystes de données, quant à eux, utilisent ces données pour optimiser les décisions commerciales.

Quels sont les rôles que les ingénieurs de données doivent jouer ?

Ils se concentrent sur la collecte et la préparation des données destinées aux analystes de données. Ils assument les trois rôles principaux suivants :

• Généralistes. Les ingénieurs de données généralistes travaillent généralement en petites équipes et prennent en charge l'ensemble du processus de collecte, de réception et de traitement des données. Ils possèdent souvent plus de compétences que la plupart des ingénieurs de données, mais une connaissance moindre de l'architecture système. Les data scientists qui souhaitent devenir ingénieurs de données sont parfaitement adaptés aux rôles généralistes. Un ingénieur de données généraliste pourrait, par exemple, créer un tableau de bord pour un petit service de livraison de repas en milieu urbain, affichant les livraisons quotidiennes du mois précédent et prédisant celles du mois suivant.
• Ingénieurs spécialisés dans les pipelines. Ces ingénieurs de données travaillent généralement au sein d'équipes d'analyse de données de taille moyenne et sur des projets de science des données plus complexes, couvrant des systèmes distribués. Les grandes et moyennes entreprises sont plus susceptibles d'avoir besoin de ce type de profil. Une entreprise régionale de livraison de repas pourrait entreprendre un projet axé sur l'optimisation des processus afin de créer un outil permettant aux data scientists et aux analystes de rechercher des métadonnées pour obtenir des informations sur les livraisons. Ils pourraient examiner la distance parcourue et le temps de trajet nécessaires aux livraisons du mois précédent, puis utiliser ces données dans un algorithme prédictif pour en évaluer les implications sur l'activité future de l'entreprise.
• Ingénieurs spécialisés dans les bases de données. La mise en œuvre, la maintenance et l'alimentation de la base de données analytique incombent aux ingénieurs de données. Ce rôle est généralement présent dans les grandes entreprises dont les données sont réparties sur plusieurs bases de données. Les ingénieurs utilisent des pipelines, optimisent les bases de données pour une analyse efficace et créent des schémas de tables à l'aide de méthodes d'extraction, de transformation et de chargement (ETL). L'ETL est le processus de copie des données de sources multiples vers un système cible unique. Dans un grand service de distribution alimentaire national ou multirégional, un projet axé sur les bases de données consisterait à concevoir une base de données analytique. Outre la création de la base de données, l'ingénieur de données écrit le code permettant d'extraire les données collectées dans la base de données principale de l'application et de les transférer vers la base de données d'analyse.

Quelles sont les responsabilités d'un ingénieur de données ?

Les ingénieurs de données travaillent souvent en collaboration avec les data scientists au sein d'une équipe d'analyse. Ils fournissent aux data scientists des données dans des formats exploitables, leur permettant ainsi d'exécuter des requêtes et des algorithmes sur les informations issues d'applications d'analyse prédictive, d'apprentissage automatique et d'exploration de données. Les ingénieurs de données fournissent également des données de synthèse aux dirigeants, analystes et autres utilisateurs finaux afin qu'ils puissent les analyser et appliquer les résultats pour améliorer les opérations de l'entreprise.

Les ingénieurs de données manipulent des données structurées et non structurées. Les données structurées sont des informations qui peuvent être organisées dans un référentiel formaté, tel qu'une base de données. Les données non structurées, comme les fichiers texte, image, audio et vidéo, ne correspondent pas aux modèles de données traditionnels. Les ingénieurs de données doivent comprendre le schéma des données et les différentes manières dont les applications traitent ces deux types de données. Diverses technologies de mégadonnées, telles que les frameworks open source d'ingestion et de traitement de données, font également partie de leur boîte à outils.

Compétences d'ingénieur de données

Les ingénieurs de données doivent maîtriser C#, Java, Python, R, Ruby, Scala et langages de programmation SQLPython, R et SQL sont les trois langages les plus importants utilisés par les ingénieurs de données.

Les ingénieurs doivent maîtriser les outils ETL et les API REST pour créer et gérer les tâches d'intégration de données. Ces compétences permettent également aux analystes de données et aux utilisateurs métier d'accéder plus facilement aux jeux de données préparés. Les ingénieurs de données doivent parfaitement comprendre le fonctionnement des entrepôts de données et des lacs de données. Par exemple, les lacs de données Hadoop, qui déchargent les entrepôts de données d'entreprise des tâches de traitement et de stockage, facilitent l'analyse du Big Data réalisée par les ingénieurs de données.

De plus, les ingénieurs de données doivent maîtriser les bases de données NoSQL et les systèmes Apache Spark, qui deviennent des composants courants des flux de travail de données. Ils doivent également connaître les systèmes de bases de données relationnelles, tels que MySQL et PostgreSQL. L'architecture Lambda, qui prend en charge un pipeline de données unifié pour le traitement par lots et en temps réel, constitue un autre axe de développement important.

Les plateformes de Business Intelligence (BI) et leurs options de configuration constituent un autre enjeu majeur pour les ingénieurs de données. Grâce à ces plateformes, ils peuvent établir des connexions entre les entrepôts de données, les lacs de données et d'autres sources de données. Les ingénieurs doivent maîtriser l'utilisation des tableaux de bord interactifs proposés par les plateformes de BI.

Bien que l'apprentissage automatique relève davantage des compétences des data scientists ou des ingénieurs en apprentissage automatique, un ingénieur de données doit également le maîtriser afin de préparer les données pour une plateforme d'apprentissage automatique. Il doit savoir déployer des algorithmes d'apprentissage automatique et en tirer des enseignements.

Enfin, il est important de comprendre les systèmes d'exploitation de type Unix. Unix, Solaris et Linux offrent des fonctionnalités et un accès root que d'autres systèmes d'exploitation, comme macOS et Windows, ne proposent pas. Ils permettent à l'utilisateur un contrôle accru sur le système d'exploitation, ce qui est particulièrement utile pour les ingénieurs de données.

Conclusion

Merci d'avoir lu notre article. Nous espérons qu'il vous aura permis de mieux comprendre le rôle des ingénieurs de données, leurs compétences et leurs responsabilités. Pour en savoir plus sur les ingénieurs de données ou obtenir des informations connexes, nous vous invitons à consulter [lien manquant]. Gudu SQLFlow Pour plus d'informations ! Merci encore ! (Publié le 22 avril 2022)