Avec l’immense quantité de données générées quotidiennement, le monde du Big Data a beaucoup à faire. Dans cet article, nous allons expliquer ce qu’est un data engineer et en quoi son rôle diffère des autres métiers du Big Data. Ensuite, nous verrons quelles sont les responsabilités et les compétences en informatique du data engineer.
Plan de l'article
Qu’est-ce qu’un data engineer ?
Le métier de data engineer, en français “ingénieur de données” est un métier qui fait partie de la science des données et du Big Data, des termes généraux qui englobent les métiers liés au travail avec les données. La science des données consiste à obtenir des données à analyser pour produire des informations significatives et utiles.
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La science des données et les data scientists en particulier s’occupent d’explorer les données, d’y trouver des idées et de construire des algorithmes d’apprentissage automatique. Les data engineers, qui travaillent en équipe avec les data scientists, s’occupent de faire fonctionner ces algorithmes. Ils s’occupent également de la récupération, du stockage et du traitement d’un ensemble de données. Ces dernières sont ensuite utilisées par un data analyst ou scientist, qui vont les analyser.
Le salaire du data engineer est de 45 000 euros par an pour les débutants et de 60 000 euros par an pour un confirmé. En ce qui concerne la formation, il existe des formations universitaires, des certifications, des formations à distance et des écoles de commerce qui permettent de se former au data engineering.
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Quelles sont ses responsabilités ?
Le data engineer a de multiples responsabilités dans l’entreprise :
- La conception de plateformes de données.
- Le développement, la personnalisation et la gestion d’outils d’intégration, de bases de données et de systèmes analytiques.
- La maintenance et la vérification de la fiabilité et des performances des bases de données.
- Le déploiement d’algorithmes de machine learning. C’est ce qui permet aux machines d’apprendre par elles-mêmes.
- La gestion, le stockage et le traitement de données de l’entreprise.
- La mise en place d’outils permettant de visualiser les données, de générer des rapports et de créer des visuels. Cela peut être utile pour les personnes de l’entreprise qui ne sont pas familières avec les données.
- La vérification des données et des automatisations.
Les compétences en informatique pour le métier data engineer
Les compétences de tout spécialiste sont en corrélation avec les responsabilités dont il est chargé. En général, les activités des data engineers peuvent être classées en trois grandes catégories : l’ingénierie, la science des données et le stockage de données dans des bases de données.
Les compétences pour l’ingénierie
La plupart des technologies d’analyse de données sont écrites en Java (Hadoop, Apache Hive) et en Scala (Kafka, Apache Spark). La maîtrise de Python et de R est nécessaire car ces langages sont largement utilisés dans ce domaine. D’autres langages performants comme C/C# et Golang sont également populaires parmi les ingénieurs de données.
Les compétences pour la science des données
Les data engineers travailleront en équipe avec les data scientists. Une maîtrise, ou au moins une bonne compréhension de la modélisation des données, des algorithmes et des techniques de transformation des données, est essentielle pour travailler avec des plateformes de données. Les data analysts seront chargés de construire des outils de stockage et des outils analytiques.
Une expertise plus spécifique est nécessaire pour les projets de big data qui utilisent des instruments dédiés comme Kafka ou Hadoop. Si le projet est lié au machine learning et à l’intelligence artificielle, les data analysts doivent avoir une expérience avec ML (TensorFlow, Spark, PyTorch, mlpack).
Les compétences pour le stockage de données dans des bases de données
Dans la plupart des cas, les ingénieurs de données utilisent des technologies spécifiques pour concevoir et construire des stockages de données. Ces stockages peuvent être utilisés pour stocker des données à des fins d’analyse ou pour se connecter à une interface analytique dédiée. Dans la plupart des cas, le SQL est le langage principal que tout data analyst doit connaître pour utiliser les bases de données.
D’autres instruments comme Talend, Informatica ou Redshift sont des solutions populaires pour créer de grands stockages de données distribuées (noSQL), des espaces de stockage dans le Cloud ou pour importer des données dans des plateformes de données.
