Quels outils maîtriser pour être un bon Data Engineer ?

données sur l'ordinateur d'un data engineer

Lorsque des offres d’emploi de Data Engineer sont publiées par des entreprises, elles ont généralement des exigences spécifiques concernant les compétences des candidats. En ce sens, tout postulant doit être bien préparé et avoir une bonne base de connaissances sur l’ingénierie des données.

Les requis pour être un Data Engineer

Il est évident que pour acquérir des connaissances en ingénierie des données, une formation telle qu’un bootcamp de Data Engineer est un prérequis. Au travers des cours qui y sont dispensés, l’élève doit maîtriser certains outils indispensables pour faire du data engineering.

1.      Python

Savoir programmer en Python à la fois orienté vers le script et orienté vers la manipulation de données est la base. Il est très important de savoir programmer en utilisant le paradigme orienté objet, de connaître les avantages de Python et de savoir quand en tirer parti.

2.      SQL

C’est un must, car tout le temps, un Data Engineer devra manipuler des données via des requêtes. C’est un langage universel qui sera utilisé sur toutes les bases de données suivant le paradigme relationnel : MySQL, SQLServer et PostgreSQL.

3.      NoSQL

Bien que de nombreuses entreprises ne fassent toujours pas confiance au modèle non relationnel, il est important qu’elles le connaissent. Cela leur permettra de réfléchir plus largement à l’architecture des données et de proposer des améliorations en fonction des cas d’utilisation.

4.      Git

Bien que cet outil ne se trouve pas explicitement dans la plupart des exigences pour les candidats à un poste de Data Engineer, il est fortement recommandé d’apprendre à l’utiliser cet outil. D’une certaine manière, il fait partie du processus de développement logiciel. Et un Ingénieur des données est amené à développer beaucoup de logiciels.

5.      Procédés ETL

Les données sont la matière première du data engineering. Elles doivent être collectées, traitées et mises à disposition pour un traitement futur.

6.       Architectures de données

Pour que le flux de données soit efficace, un Data Engineer doit créer une bonne architecture. La conception dépendra beaucoup des cas d’utilisation. Il est donc nécessaire de connaître les différentes alternatives qui existent pour pouvoir suivre les modèles et les bonnes pratiques.

7.      Capacité à résoudre les problèmes

Cette capacité est le facteur qui ouvre la voie au succès de la carrière d’un Data Engineer.

8.      Communication efficace

Pour réussir dans n’importe quel environnement technologique, un Data Engineer doit maîtriser la communication, notamment dans sa langue maternelle et surtout dans la langue anglaise.

Les outils que de plus en plus d’entreprises recherchent

Les technologies évoluant à grande vitesse, les entreprises revoient leurs exigences. Généralement, elles recherchent des candidats ayant des compétences sur les outils suivants.

9.      Spark

Le traitement des données distribuées est l’avenir. Il est important qu’une technologie de ce calibre soit maîtrisée pour faire face au traitement de données à grande échelle.

10.  Scala

C’est un langage de programmation très populaire aujourd’hui. En termes de data engineering, l’avantage de savoir s’en servir réside dans le fait qu’il communique parfaitement avec Spark puisque tous deux sont basés sur Java.

11.  Cloud

Aujourd’hui, tout se trouve dans le Cloud. Il est important d’avoir une compréhension du SaaS (logiciel en tant que service), IaaS (infrastructure en tant que service) et PaaS (plate-forme en tant que service). Les Data Engineers utilisent et configurent normalement de nombreux outils dans le Cloud qui servent à effectuer leurs tâches (stocker des données, exécuter des pipelines de données, extraire des données, etc.).

Des outils constituant un avantage pour un Data Engineer

Les outils qui suivent peuvent être avantageux pour le travail d’un Data Engineer.

12.  Data Warehouse

Cela fait partie de l’architecture des données. Cependant, tous les Ingénieurs des données n’ont pas une connaissance approfondie des modèles de données. Savoir construire ces modèles est certainement un avantage pour être recruté.

13.  Visualisation des données

Une partie du traitement des données est la qualité des données et les métriques utilisées pour mesurer cette qualité. Si un Data Engineer sait utiliser un outil de visualisation de données, il est capable de visualiser et surveiller le flux de données, constater les anomalies et travailler sur la façon de les résoudre.

14.  Connaissances en Machine Learning

C’est un plus. Dans de nombreuses entreprises, les ingénieurs sont des ingénieurs en apprentissage automatique ou des Data Scientists. Leur fournir des données pour développer/exécuter leurs modèles est l’une des tâches des Data Engineers. Mais, s’ils maîtrisent la Machine Learning, ils pourraient aider en structurant les données dans un certain but, faisant ainsi gagner du temps aux Data Scientists dans la manipulation des données. Ils peuvent également contribuer au processus de déploiement du modèle d’apprentissage automatique dans un environnement de production.

15.  Technologies de streaming

La gestion des données en temps réel reste un défi et pour de nombreuses entreprises, c’est une nécessité. Savoir utiliser certaines technologies de streaming rend un curriculum vitae définitivement plus compétitif qu’un autre sur un poste de Data Engineer.

Profiter des meilleurs conseils pour trouver un emploi
Suivre une formation en Île-de-France pour rentrer à la Poste