Quelles sont les compétences clés d’un Data Engineer ?

Les Data Engineers sont chargés de stocker, de prétraiter et de rendre ces données utilisables par les autres membres de l'organisation. Ils créent les pipelines de données qui collectent les données à partir de multiples ressources, les transforment et les stockent sous une forme plus exploitable.

Data Engineer : Les Compétences techniques

Le Machine Learning

Le Machine Learning est devenu l'une des technologies les plus populaires au cours des dernières années. Un algorithme de machine learning aide à prédire des résultats futurs en utilisant des données historiques et actuelles. 

En tant que Data Engineer, il suffit de connaître les bases du machine learning et de ses algorithmes. Cela aidera à comprendre les besoins de son organisation et à collaborer plus efficacement avec le data scientist. Le machine learning  aidera aussi à construire de meilleurs pipelines de données et à produire de meilleurs modèles.

Structures de données

Bien qu'un Data Engineer effectue généralement l'optimisation et le filtrage des données, il serait avantageux de connaître les bases des structures de données. Cela aiderait à comprendre les différents aspects des objectifs l’organisation et à bien coopérer avec les autres équipes. 

Entreposage de données ou Data Warehousing

Les entrepôts de données (Data Warehouse) permettent de stocker de grandes quantités de données pour les interroger et les analyser. Ces données peuvent provenir de plusieurs sources, comme un logiciel ERP, un logiciel de comptabilité ou une solution CRM. Les organisations utilisent ces données pour générer des rapports, effectuer des analyses et du data mining afin de générer des informations précieuses. 

Il est primordial de connaître le concept de base de l'entreposage de données et les outils liés à ce domaine, Amazon Web Services et Microsoft Azure. L'entreposage de données fait partie des compétences fondamentales requises par les Data Engineers

Outils ETL

L'acronyme ETL signifie "Extract, Transfer, Load" (extraction, transfert, chargement) et désigne la manière dont on extrait les données d'une source, les transforme dans un format et les stocke dans un entrepôt de données. L'ETL utilise le traitement par lots pour que les utilisateurs puissent analyser les données pertinentes en fonction de leurs problèmes spécifiques. 

Il obtient des données de plusieurs sources, leur applique des règles particulières, puis les charge dans une base de données où tout le monde dans l'organisation peut les utiliser ou les visualiser. 

Systèmes distribués

Les systèmes distribués sont devenus très populaires car ils réduisent les coûts de stockage et d'exploitation des organisations. Ils permettent aux organisations de stocker de grandes quantités de données dans un réseau distribué de stockages plus petits. Avant l'arrivée des systèmes distribués, le coût du stockage et de l'analyse des données était assez élevé car les organisations devaient investir dans des solutions de stockage plus importantes.

Aujourd'hui, les systèmes distribués tels qu'Apache Hadoop sont très populaires et un data engineer doit les connaître. Il faut savoir comment fonctionne un système distribué et comment l'utiliser. 

Apache Hadoop est un framework distribué très populaire, tandis qu'Apache Spark est un outil de programmation permettant de traiter de grandes quantités de données. 

Langages de programmation (Python, Scala, Java)

Python, Java et Scala sont parmi les langages de programmation les plus populaires. Python est un outil indispensable pour un Data Engineer, il aide à effectuer des analyses statistiques et des modélisations. D'autre part, Java aide à travailler avec des frameworks d'architecture de données et Scala est simplement une extension de ces derniers.

En tant que data engineer, il faudra posséder de solides compétences en codage, outre Python, d'autres compétences de programmation populaires incluent .NET, R, Shell Scripting et Perl. 

Java et Scala sont essentiels car ils permettent de travailler avec MapReduce, un composant essentiel d'Hadoop. De même, Python aide à effectuer des analyses de données. Il est impératif de maîtriser au moins un de ces langages de programmation. 

Un autre langage à surveiller est le C++. Il permet de calculer de grandes quantités de données en l'absence d'un algorithme prédéfini. De plus, c'est le seul langage de programmation qui permet de traiter plus d'un Go de données en une seconde. Outre ces avantages, C++ permet d'appliquer l'analyse prédictive en temps réel et de réentraîner l'algorithme. 

Data Engineer : Les frameworks à connaître

Apache Hadoop 

Apache Hadoop est un framework open-source qui permet de stocker et de gérer des applications Big Data. Hadoop aide à gérer ces applications qui fonctionnent au sein de systèmes de clusters. Il dispose d'une large collection d'outils qui rendent les implémentations de données plus faciles et efficaces.

Hadoop permet d'effectuer un traitement distribué de grands ensembles de données en utilisant des mises en œuvre de programmation simples. Il est possible d’utiliser R, Python, Java et Scala avec cet outil. Ce framework rend abordable pour les entreprises le stockage et le traitement de grandes quantités de données, car il leur permet d'effectuer ces tâches par le biais d'un réseau distribué. Apache Hadoop est un produit de base de l'industrie. 

Apache Spark

Apache Spark est un autre outil indispensable avec lequel il faut se familiariser pour devenir data engineer. Spark est un framework général distribué et open-source pour le calcul en cluster. Il offre une interface qui permet de programmer des clusters avec tolérance aux pannes et parallélisme des données. Spark utilise la mise en cache en mémoire et l'implémentation optimisée des requêtes pour traiter rapidement les requêtes, quelle que soit la taille des données. C'est un outil essentiel pour le traitement des données à grande échelle.

Outre ses capacités à traiter rapidement de grandes quantités de données, il est compatible avec Apache Hadoop, ce qui en fait un outil très utile. Apache Spark permet d'effectuer un traitement à la vapeur dont l'entrée et la sortie de données sont constantes. 

AWS

AWS (Amazon Web Service) est l'outil le plus populaire pour l'entreposage de données. Un entrepôt de données est une base de données relationnelle axée sur l'analyse et l'interrogation pour nous aider à obtenir une vue à long terme des données. Les entrepôts de données sont les principaux dépôts de données intégrées provenant d'une (ou plusieurs) source(s). 

Le data engineer sera amené à travailler avec de nombreux entrepôts de données, il est donc nécessaire de se familiariser avec les différentes applications d'entreposage de données. AWS et Redshift sont les deux outils à connaître car la plupart des entrepôts de données sont basés sur ces deux-là.

Azure

Azure est une technologie basée sur le cloud qui peut aider à construire des solutions analytiques à grande échelle. Comme AWS, c'est un outil indispensable pour tout data engineer. Azure automatise la prise en charge des applications et des serveurs avec un système analytique packagé. Principalement, Azure est populaire pour construire, déployer, tester et gérer des services et des applications par le biais de centres de données. Diverses solutions sont disponibles en tant que Iaas (Infrastructure as a Service), SaaS (Software as a Service) et PaaS (Platform as a Service). 

SQL et NoSQL

SQL et NoSQL sont des incontournables pour tout data engineer. SQL est le principal langage de programmation pour la gestion et la création de systèmes de bases de données relationnelles. Les bases de données NoSQL sont non tabulaires et sont de différents types selon le modèle de données. Les documents et les graphiques sont des exemples courants de bases de données NoSQL. 

Parmi les compétences SQL supplémentaires, citons MongoDB, Cassandra, Big Query et Hive. En se familiarisant avec SQL et NoSQL, il sera possible de travailler avec toutes sortes de systèmes de bases de données.