Top 6 des compétences requises pour devenir un ingénieur de données performant [2022]

Vous souhaitez faire carrière dans l'ingénierie des données mais vous ne savez pas par où commencer ? Alors vous êtes au bon endroit. Cet article vous expliquera les compétences les plus importantes en ingénierie des données, y compris les compétences techniques et les programmes avec lesquels vous devez vous familiariser.

C'est une longue lecture, nous vous recommandons donc de mettre cette page en signet afin que vous puissiez y revenir plus tard.

Compétences techniques pour l'ingénierie des données

1. Entreposage de données

Les entrepôts de données vous permettent de stocker de grandes quantités de données à des fins d'interrogation et d'analyse. Les données peuvent provenir de plusieurs sources telles qu'un logiciel ERP, un logiciel comptable ou une solution CRM. Les organisations utilisent ces données pour générer des rapports, effectuer des analyses et de l'exploration de données afin de générer des informations précieuses.

Vous devez être familiarisé avec 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 pour les professionnels de l'ingénierie des données.

2. Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est devenu l'une des technologies les plus populaires ces dernières années. Un algorithme d'apprentissage automatique vous aide à prédire les résultats futurs en utilisant des données historiques et actuelles.

En tant qu'ingénieur de données, il vous suffit de connaître les bases de l'apprentissage automatique et de ses algorithmes. Être familiarisé avec l'apprentissage automatique vous aidera à comprendre les exigences de votre organisation et à collaborer plus efficacement avec le data scientist. Outre ces avantages, l'apprentissage de l'apprentissage automatique vous aidera à créer de meilleurs pipelines de données et à produire de meilleurs modèles.

3. Structures de données

Bien qu'un ingénieur de données effectue généralement l'optimisation et le filtrage des données, il serait avantageux pour vous de connaître les bases des structures de données. Cela vous aiderait à comprendre les divers aspects des objectifs de votre organisation et vous aiderait à bien coopérer avec les autres équipes et membres.

4. Outils ETL

ETL signifie Extract, Transfer, Load et indique comment vous extrayez des données d'une source, les transformez en un format et les stockez dans un entrepôt de données. ETL utilise le traitement par lots pour s'assurer que les utilisateurs peuvent analyser les données pertinentes en fonction de leurs problèmes commerciaux spécifiques.

Il obtient des données de plusieurs sources, applique des règles particulières à celles-ci, puis charge les données dans une base de données où n'importe qui dans l'organisation peut les utiliser ou les visualiser. Comme vous l'avez peut-être compris, les outils ETL font partie des compétences les plus importantes pour les professionnels de l'ingénierie des données.

5. Langages de programmation (Python, Scala, Java)

Python, Java et Scala font partie des langages de programmation les plus populaires. Python est un incontournable pour un ingénieur de données car il vous aide à effectuer des analyses statistiques et des modélisations. D'autre part, Java vous aide à travailler avec des cadres d'architecture de données et Scala est simplement une extension de la même chose.

Vous devez noter que près de 70 % des descriptions de poste pour ce domaine nécessitent Python comme compétence. En tant qu'ingénieur de données, vous devez avoir de solides compétences en codage, car vous devrez travailler avec plusieurs langages de programmation. Outre Python, d'autres compétences de programmation populaires incluent .NET, R, Shell Scripting et Perl.

Java et Scala sont essentiels car ils vous permettent de travailler avec MapReduce, un composant Hadoop essentiel. De même, Python vous aide à effectuer une analyse de données. Vous devez maîtriser au moins un de ces langages de programmation.

Un autre langage à surveiller est le C++. Il peut calculer de grandes quantités de données en l'absence d'un algorithme prédéfini. De plus, c'est le seul langage de programmation qui vous laisse plus d'un Go de données en une seconde. Outre ces avantages, C++ vous permet d'appliquer l'analyse prédictive en temps réel et de recycler l'algorithme. C'est l'une des compétences les plus importantes requises pour les ingénieurs de données.

6. Systèmes distribués

Les systèmes distribués sont devenus très populaires car ils réduisent les coûts de stockage et d'exploitation pour les 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 entreprises devaient investir dans des solutions de stockage plus importantes.

Aujourd'hui, les systèmes distribués tels qu'Apache Hadoop sont très populaires et un ingénieur de données doit les connaître. Vous devez savoir comment fonctionne un système distribué et comment vous pouvez l'utiliser. Outre le système distribué, vous devez savoir comment traiter les informations via celui-ci.

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. Vous devez les connaître tous les deux, car ils font partie des compétences essentielles des professionnels de l'ingénierie des données.

Cadres pour l'ingénierie des données

1. Apache Hadoop

Apache Hadoop est un framework open source qui vous permet de stocker et de gérer des applications Big Data. Ces applications exécutent des systèmes au sein du cluster et Hadoop vous aide à les gérer. L'une des compétences les plus importantes en ingénierie des données consiste à créer des applications Hadoop et à les gérer efficacement. Depuis son arrivée en 2006, Hadoop est devenu l'un des incontournables pour tout professionnel de la donnée. Il dispose d'une large collection d'outils qui rendent les implémentations de données plus faciles et efficaces.

Hadoop vous permet d'effectuer un traitement distribué de grands ensembles de données à l'aide d'implémentations de programmation simples. Vous pouvez utiliser R, Python, Java et Scala avec cet outil. Ce cadre permet aux entreprises de stocker et de traiter de grandes quantités de données à un prix abordable, car il leur permet d'effectuer les tâches via un réseau distribué. Apache Hadoop est un incontournable de l'industrie et vous devriez bien le connaître.

2. Apache Étincelle

Apache Spark est un autre outil indispensable que vous devez connaître si vous souhaitez devenir ingénieur de données. Spark est un framework open source distribué à usage général pour l'informatique 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 la mise en œuvre optimisée des requêtes pour traiter rapidement les requêtes sur n'importe quelle taille de données. C'est un outil essentiel pour le traitement de données à grande échelle.

Outre ses capacités de traitement rapide de grandes quantités de données, il est compatible avec Apache Hadoop, ce qui en fait un outil très utile. Apache Spark vous permet d'effectuer un traitement à la vapeur avec une entrée et une sortie de données constantes. Spark est plus efficace que Hadoop, c'est pourquoi il est devenu un outil si populaire pour les ingénieurs de données.

3.AWS

AWS signifie Amazon Web Service et c'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 la requête pour vous aider à obtenir une vue à long terme des données. Les entrepôts de données sont les principaux référentiels de données intégrées provenant d'une (ou de plusieurs) sources.

En tant qu'ingénieur de données, vous devrez travailler avec de nombreux entrepôts de données, il est donc nécessaire de vous familiariser avec les différentes applications d'entreposage de données. AWS et Redshift sont les deux outils que vous devez connaître car la plupart des entrepôts de données sont basés sur ces deux outils.

AWS est une plate-forme basée sur le cloud qui vous permet également d'accéder à vos outils d'ingénierie de données, donc l'apprendre vous aidera certainement avec d'autres outils. Presque toutes les descriptions de poste d'ingénierie des données exigent que vous soyez familiarisé avec AWS.

4. Azur

Azure est une technologie basée sur le cloud qui peut vous aider à créer des solutions d'analyse à grande échelle. Comme AWS, c'est un incontournable pour tout ingénieur de données. Azure automatise la prise en charge des applications et des serveurs avec un système d'analyse packagé. Azure est principalement utilisé pour créer, déployer, tester et gérer des services et des applications via des centres de données. Il propose diverses solutions disponibles en tant que Iaas (infrastructure en tant que service), SaaS (logiciel en tant que service) et PaaS (plate-forme en tant que service).

Azure vous aide à configurer rapidement et efficacement des applications serveur basées sur Windows. Comme Windows est très populaire, la demande pour cet outil est assez élevée.

5. Amazon S3 et HDFS

Amazon S3 (Amazon Simple Storage Service) fait partie d'AWS qui vous offre une infrastructure de stockage évolutive. HDFS est le système de fichiers distribué Hadoop et est un système de stockage distribué pour Apache Hadoop. Ces deux outils vous permettent de stocker et de mettre à l'échelle facilement.

Avec l'aide de ces deux solutions, une organisation peut stocker une quantité pratiquement illimitée de données. De plus, il offre un stockage basé sur le cloud afin que vous puissiez accéder aux données de n'importe où et travailler dessus. Ces solutions sont populaires pour offrir du stockage aux applications mobiles, aux applications IoT, aux applications d'entreprise, aux sites Web et bien d'autres.

6. SQL et NoSQL

SQL et NoSQL sont indispensables pour tout ingénieur de données. SQL est le principal langage de programmation pour la gestion et la création de systèmes de bases de données relationnelles. Les systèmes de bases de données relationnelles sont des tables qui contiennent des lignes et des colonnes et sont très populaires. D'autre part, les bases de données NoSQL ne sont pas tabulaires et sont de différents types selon le modèle de données. Des exemples courants de bases de données NoSQL sont les documents et les graphiques.

Vous devez savoir comment travailler avec les systèmes de gestion de base de données (SGBD) et pour cela, vous devez être familiarisé avec SQL et NoSQL. Certaines compétences SQL supplémentaires incluent MongoDB, Cassandra, Big Query et Hive. En vous familiarisant avec SQL et NoSQL, vous pouvez travailler avec toutes sortes de systèmes de bases de données.

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Comment acquérir les compétences requises pour l'ingénierie des données ?

Comme vous pouvez le constater, l'ingénierie des données est un domaine assez avancé et nécessite l'apprentissage de nombreuses compétences. Apprendre toutes ces compétences peut être assez difficile et fastidieux. La meilleure façon d'apprendre les différentes compétences en ingénierie des données dont nous avons discuté, vous pouvez consulter le cours d' ingénierie des données d'upGrad .

Un cours vous aidera à obtenir une expérience d'apprentissage structurée et rationalisée. Notre cours d'ingénierie des données vous permet d'apprendre des mentors de l'industrie qui vous permettent de vous débarrasser rapidement de vos doutes. Le cours vous fournira des projets de l'industrie afin que vous puissiez tester vos compétences et voir jusqu'où vous êtes allé.

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Conclusion

Si vous souhaitez poursuivre une carrière dans l'ingénierie des données, vous devez acquérir toutes les compétences que nous avons énumérées dans cet article. Ce sont les compétences fondamentales requises pour les professionnels de l'ingénierie des données.

Nous espérons que vous avez trouvé notre article sur les compétences en ingénierie des données utile. Si vous avez des questions ou des suggestions concernant cet article, faites-le nous savoir via la section des commentaires ci-dessous. Nous serions ravis de vous aider !