Un data engineer est un professionnel de l’informatique chargé de concevoir, construire et maintenir l’infrastructure de données d’une entreprise. Le data engineer travaille souvent en étroite collaboration avec les data scientists et les analystes de données pour collecter, stocker, traiter et analyser des données.Le data engineer est responsable de la collecte de données à partir de différentes sources, telles que des bases de données, des fichiers de données, des capteurs et des APIs.
Il doit stocker ces données de manière efficace et sécurisée dans des bases de données, des data lakes ou des data warehouses. Pour automatiser le processus de collecte, de stockage et de traitement des données, le data engineer doit concevoir et développer des pipelines de données.Le data engineer utilise des outils tels que SQL, Python et Apache Spark pour manipuler et traiter les données.
Il travaille également en étroite collaboration avec les équipes de développement pour intégrer les pipelines de données dans des applications ou des produits. Pour assurer la qualité et la fiabilité des données, le data engineer met en place des contrôles de qualité et résout les problèmes de données.En résumé, le data engineer joue un rôle clé dans l’infrastructure de données de l’entreprise et est chargé de s’assurer que les données sont disponibles et accessibles pour les data scientists et les analystes de données qui les utilisent pour analyser et interpréter les données.
Les principales missions :
Collecter des données à partir de différentes sources, telles que des bases de données, des fichiers de données, des capteurs et des APIs.
data scientist
Stocker les données de manière efficace et sécurisée dans des bases de données, des
data lakes ou des
data warehouses.
Concevoir et développer des
pipelines de données pour automatiser le processus de collecte, de
stockage et de traitement des données.
Utiliser des outils tels que
SQL,
Python et Apache
Spark pour manipuler et traiter les données.
Assurer la qualité et la fiabilité des données en mettant en place des contrôles de qualité et en résolvant les problèmes de données.
Les softskills clés :
Capacité d’apprentissage continu : les technologies et les méthodologies en
data engineering évoluent rapidement, il est donc important de s’engager dans un apprentissage continu pour rester à jour.
Bonne organisation et gestion du temps : les
data engineers doivent être capables de gérer efficacement leur temps et leur travail afin de respecter les délais et de s’assurer que les tâches sont achevées de manière adéquate.
Capacité à travailler de manière autonome : les
data engineers doivent souvent travailler de manière autonome, sans supervision directe, il est donc important d’avoir une forte capacité d’initiative et de débrouillardise.
Capacité à travailler en équipe : enfin, les
data engineers doivent être capables de travailler en étroite collaboration avec les autres membres de l’équipe et de communiquer efficacement avec eux pour atteindre les objectifs communs.
Dois-je savoir programmer pour devenir Data Engineer ?
Il est généralement recommandé d’avoir des compétences en programmation pour devenir
data engineer, car cela vous permettra de développer et de mettre en œuvre des scripts de collecte, de traitement et de
stockage de données. Cela vous aidera également à travailler avec des outils de gestion de données tels que
Hadoop et
Spark, qui sont souvent utilisés par les
data engineers.Il n’est pas nécessaire d’avoir une expertise en programmation pour devenir
data engineer, mais il est important d’avoir de solides compétences de base et de pouvoir apprendre rapidement de nouvelles technologies et langages de programmation au besoin.
Les langages de programmation couramment utilisés par les
data engineers incluent
Python,
Java et
SQL.En résumé, avoir des compétences en programmation est utile pour devenir
data engineer, mais ce n’est pas une condition préalable absolue. L’important est d’avoir une solide base en programmation et d’être capable d’apprendre rapidement de nouvelles technologies et langages au besoin.
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