Les données sont le nouveau pétrole. Mais qui extrait et raffine cette huile ? Ingénieurs de données ! Les ingénieurs de données conçoivent et développent des systèmes pour convertir les données brutes en données de haute qualité pouvant être utilisées pour l’analyse et la modélisation.
La première étape de toute organisation centrée sur les données consiste à collecter des données à partir de sources disparates. Les données sont ensuite transformées au format requis et chargées dans l’infrastructure de données. Les scientifiques et les analystes des données peuvent ensuite accéder aux données pour extraire des informations et résoudre des problèmes commerciaux. L’ingénieur de données dirige l’ensemble de ce processus. Sans ingénieurs de données, les organisations ne seront pas en mesure d’utiliser efficacement leurs données, ce qui peut entraîner une perte d’opportunités commerciales.
L’ingénierie de données est également une carrière bien rémunérée. Selon l’estimation de Glassdoor, le salaire médian d’un ingénieur de données est de 113 784 $ par an dans la États-Unis.
Dans ce blog, nous discuterons des raisons , les responsabilités et la feuille de route pour devenir un ingénieur de données hautement qualifié, et en quoi un ingénieur de données diffère d’un scientifique de données.
Pourquoi devenir ingénieur de données ?
Les ingénieurs de données sont le besoin de l’heure. Ils font partie intégrante de la stratégie de données d’une entreprise car la vitesse, le volume et la variété avec lesquels nous produisons des données augmentent rapidement.
D’ici fin 2025, plus de 180 zettaoctets de données seront créés, capturés et consommés. Nous avons besoin d’ingénieurs de données pour gérer une telle quantité de données brutes. Avec une telle demande, il offre une carrière prometteuse dans l’écosystème des données.
Responsabilités d’un ingénieur de données
Le travail d’un ingénieur de données consiste à comprendre les besoins en données de l’organisation et à créer des systèmes pour fournir des données propres et accessibles. Au quotidien, ils effectuent les tâches suivantes :
Concevoir, construire et maintenir les pipelines de donnéesTravailler avec des analystes de données et des scientifiques pour mieux comprendre les exigences en matière de donnéesValider les sources de données et se concentrer sur la qualité des donnéesAssurer la conformité aux réglementations sur les données
Comment devenir ingénieur de données ?
La feuille de route pour devenir ingénieur de données est la suivante :
1) Acquérir des compétences pertinentes en ingénierie de données
a) Codage
Selon un analyse de 17 000 offres d’emploi d’ingénieur data, plus de 70% des recruteurs recherchent des candidats maîtrisant Python et SQL. Par conséquent, apprendre Python et SQL devrait être la première étape pour devenir un ingénieur de données. De plus, la connaissance d’autres langages de programmation, tels que Scala et Java, peut vous donner un avantage concurrentiel.
b) ETL (Extract, Transform, Load)
ETL signifie extraire des données de diverses sources vers un stockage unique, les transformer en un formulaire destiné à l’analyse et les charger dans un entrepôt de données. La création et la maintenance de pipelines ETL relèvent de la responsabilité d’un ingénieur de données. Par conséquent, l’apprentissage des outils ETL tels que Integrate et Talend est nécessaire pour l’ingénierie des données.
c) Systèmes de stockage de données
Les bases de données sont utilisées pour stocker les données collectées. Une connaissance des lacs relationnels, NoSQL et des lacs de données, car différents types de stockage de données sont essentiels.
d) Outils Big Data
Comprendre les outils Big Data tels qu’Apache Spark, Apache Hadoop et Apache Hive sont nécessaires pour devenir ingénieur de données. Ces outils sont utilisés pour traiter, stocker et interroger de gros volumes de données.
e) Cloud Computing
Les fournisseurs de cloud tels qu’AWS (Amazon Web Services ) et Microsoft Azure fournissent des ressources de calcul évolutives pour le stockage et le traitement des données. Les certifications de cloud computing peuvent vous aider à apprendre et à mettre en pratique les concepts fondamentaux et avancés de diverses plates-formes cloud.
f) Compétences générales
Un ingénieur de données doit avoir de bonnes compétences en communication pour collaborer avec les autres membres de l’équipe, y compris les scientifiques des données et les analystes de données. La créativité et la résolution de problèmes peuvent aider à résoudre les défis du cycle de vie de l’ingénierie des données.
2) Obtenir une certification
Les certifications renforcent la crédibilité et gagnent la confiance de votre employeur. Les certifications en ingénierie des données peuvent être acquises auprès de plateformes éducatives crédibles telles que Coursera et Udemy. Ils ont un programme pratique de haute qualité enseigné par des éducateurs qualifiés. Mais lisez les avis sur les cours et les instructeurs avant de vous inscrire. Vous pouvez également consulter les profils LinkedIn des ingénieurs de données professionnels pour connaître les certifications qu’ils ont acquises. Cela vous permettra de mieux comprendre quels outils ou plates-formes sont actuellement à la mode dans l’industrie.
3) Construire votre portefeuille d’ingénierie de données
Un portefeuille est l’une des meilleures mesures à évaluer compréhension du sujet par un candidat. La création de plusieurs projets liés à la conception et au développement de bases de données peut vous distinguer des autres candidats. Télécharger votre projet d’ingénierie de données sur GitHub et partager un article de blog sur des plateformes telles que LinkedIn ou Medium est une étape importante pour mettre en valeur vos compétences en matière de données.
4) Sécuriser un emploi d’ingénierie de données de niveau débutant
Dans la plupart des cas, l’ingénierie des données n’est pas un poste d’entrée de gamme. Obtenir un emploi d’entrée de gamme en tant qu’analyste de données peut être un bon début. Au fur et à mesure que vous acquérez plus d’expérience et de compétences, vous pouvez accéder à un poste d’ingénieur de données.
Différences majeures entre un ingénieur de données et un scientifique de données
Bien qu’il existe certaines similitudes entre les compétences et les outils utilisés par les scientifiques des données et les ingénieurs des données, il existe quelques différences distinctes entre eux qui sont les suivantes :
L’ingénieur de données arrive 7e en Les 50 meilleurs emplois de Glassdoor aux États-Unis pour 2022. À mesure que les rôles du Big Data dans l’organisation centrée sur les données se précisent, la demande de données ingénieurs continueront d’augmenter.