Data Engineer : rôle et compétences
Les technologies big data sont en plein essor et les emplois qui y sont liés suivent le mouvement. Les ingénieurs de données, les experts, les architectes de données, les analystes et bien d’autres sont des postes très recherchés. Les entreprises ont besoin d’une structure informatique solide pour stocker leurs données, et c’est là que l’ingénieur Data entre en jeu. Mais quelle est sa mission ?
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Qu’est-ce qu’un data engineer ?
Temps de lecture : 3 mn
Les missions du data engineer
En tant que professionnel, l’ingénieur prépare la structure pour accueillir les données. Son travail est similaire, d’une certaine façon, à celui de l’ingénieur logiciel, car il conçoit et construit pour ensuite intégrer les data de l’entreprise.
C’est lui qui bâtit d’énormes réservoirs de données pour les stocker et les tester. Ensuite, son principal travail consiste à gérer des systèmes de traitement et des bases de données à grande échelle et de s’assurer que tout fonctionne.
Pour ce faire, son travail comprend l’élaboration de réseaux, l’intégration de données et leur nettoyage. Un large éventail de compétences est alors nécessaire.
Différences entre ingénieur de données et data scientist
On peut se demander en quoi ces deux emplois sont différents.
En fait, l’activité principale des ingénieurs de données est de préparer les systèmes et réseaux sur lesquels les data scientist vont travailler. Ils sont donc souvent en étroite collaboration, mais leurs tâches sont très différentes.
Pour faire simple, les ingénieurs de données sont les artisans des réseaux ou pipeline de données. Ils construisent et maintiennent en état de marche toutes les structures.
Les data scientist utilisent ces structures pour donner un sens aux données.
En résumé, les data engineer permettent aux data scientist de faire leur travail dans les meilleures conditions.
Compétences du Data Engineer
Un ingénieur de données peut être tenu d’avoir diverses compétences techniques, comme :
- L’architecture de base de données.
- Maitriser les outils de modélisation.
- Le codage (python, C/C++, Java…)
- Maîtriser les technologies SQL, NoSQL.
- L’exploration de donnée, l’intelligence artificielle, le deep learning. Ils doivent comprendre les algorithmes, mais n’ont bien entendu pas besoin de les maîtriser comme les data scientists.
Comment la gestion autonome des bases de données aide les entreprises à être plus efficace et plus innovantes ?
Ce guide complet donne un aperçu détaillé sur la façon dont Oracle Autonomous Database permet aux entreprises d’optimiser la gestion de leur base de données. Ce guide décrit également comment Autonomous Database permet de capitaliser sur les technologies émergentes (machine learning et IA) pour créer de nouvelles applications et exploiter la valeur de leurs données.