Ingénieur en Big Data : un profil très recherché par les entreprises
Ingénieur en Big Data

Ingénieur en Big Data : un profil très recherché par les entreprises

Il semble que, de nos jours, tout le monde veuille devenir un Data Scientist, mais qu’en est-il de l’ingénieur en Big Data ? Dans son essence, c’est une sorte d’hybride entre un analyste et un scientifique des données. L’ingénieur en Big Data est généralement chargé de gérer les flux de données, les pipelines et les processus ETL. Compte tenu de ces fonctions importantes, c’est le mot à la mode qui gagne activement du terrain.

Un salaire élevé et une demande énorme, ce n’est qu’une petite partie de ce qui fait que ce travail est très en vogue ! Si vous voulez être un tel héros, il n’est jamais trop tard pour commencer à apprendre. Dans cette fonction, j’ai rassemblé toutes les informations nécessaires pour vous aider à faire les premiers pas.

Alors, commençons !

Tout savoir sur l’ingénierie en Big Data

Il découle du titre que l’ingénierie en Big Data est associée aux données, à savoir leur livraison, leur stockage et leur traitement. Par conséquent, la tâche principale des ingénieurs est de fournir une infrastructure fiable pour les données. Si l’on considère la hiérarchie des besoins en matière d’IA, l’ingénierie des données en constitue les deux ou trois premières étapes : Collecte, déplacement, stockage et préparation des données.

Par conséquent, pour toute organisation axée sur les données, il est vital d’employer un ingénieur en données pour être au sommet.

Avec l’avènement des “Big Data”, le domaine de responsabilité a considérablement changé. Si auparavant ces experts écrivaient de grandes requêtes SQL et dépassaient les données en utilisant des outils tels qu’Informatica ETL, Pentaho ETL, Talend, aujourd’hui les exigences pour les ingénieurs en Big Data ont évolué.

La plupart des entreprises ayant des postes ouverts pour le rôle d’ingénieur de données ont les exigences suivantes :

  • Excellente connaissance de SQL et de Python
  • Expérience des plates-formes en nuage, en particulier les services Web d’Amazon
  • Connaissance préférée de Java / Scala
  • Bonne compréhension des bases de données SQL et NoSQL (modélisation des données, entreposage des données)

À partir de cette liste, nous pouvons supposer que les ingénieurs en Big Data sont des spécialistes du domaine du génie logiciel et du développement de l’arrière-plan.

Par exemple, si une entreprise commence à générer une grande quantité de données à partir de différentes sources, votre tâche, en tant qu’ingénieur de Data, est d’organiser la collecte de l’information, son traitement et son stockage.

La liste des outils utilisés dans ce cas peut être différente, tout dépend du volume de ces données, de la rapidité de leur arrivée et de leur hétérogénéité. La majorité des entreprises n’ont pas de grandes données du tout, par conséquent, en tant que dépôt centralisé, c’est-à-dire ce qu’on appelle le Data Warehouse, vous pouvez utiliser une base de données SQL (PostgreSQL, MySQL, etc.) avec un petit nombre de scripts qui conduisent les données dans le dépôt.

Les géants de l’informatique comme Google, Amazon, Facebook ou Dropbox ont des exigences plus élevées :

  • Connaissance de Python, Java ou Scala
  • Expérience avec des données importantes : Hadoop, Spark, Kafka
  • Connaissance des algorithmes et des structures de données
  • Comprendre les bases des systèmes distribués
  • L’expérience avec les outils de visualisation de données comme Tableau ou ElasticSearch sera un grand plus

C’est-à-dire qu’il y a clairement un biais dans les grandes données, à savoir leur traitement sous des charges élevées. Ces entreprises ont des exigences accrues en matière de résilience des systèmes.

Ingénieur en Big Data: de quoi a-t-il besoin?

Si ce travail vous éclaire et que vous êtes plein d’enthousiasme, vous pouvez l’apprendre, vous pouvez maîtriser toutes les compétences nécessaires et devenir une véritable star de l’ingénierie de Big Data. 

Tout d’abord, cette branche d’étude est principalement liée à l’informatique. Pour être plus précis, vous devez avoir une compréhension des algorithmes et des structures de données efficaces. Deuxièmement, puisque les ingénieurs en Big Data s’occupent des données, il est nécessaire de comprendre le fonctionnement des bases de données et les structures qui les sous-tendent.

Par exemple, les bases de données SQL habituelles sont basées sur la structure B-Tree, et dans les dépôts distribués modernes, LSM-Tree et autres modifications de tables de hachage.

  • Algorithmes et structures de données

L’utilisation de la bonne structure de données peut améliorer considérablement les performances d’un algorithme. Dans l’idéal, nous devrions tous apprendre les structures de données et les algorithmes dans nos écoles. 

  • Apprendre le SQL

Toute notre vie est faite de données et pour extraire ces paramètres de la base de données, vous devez “parler” avec eux dans la même langue.

SQL (Structured Query Language) est un langage essentiel dans le domaine des données. Quoi qu’on en dise, le SQL vit, il est vivant et vivra encore très longtemps.

Si vous êtes dans le développement depuis longtemps, vous avez probablement remarqué que des rumeurs sur la mort imminente de SQL apparaissent périodiquement. Le langage a été développé au début des années 70 et est toujours très populaire parmi les analystes, les développeurs et les simples amateurs.

Il n’y a rien à faire sans la connaissance du SQL dans l’ingénierie des données puisque vous devrez inévitablement construire des requêtes pour extraire des données.

  • Programmation en Python et Java / Scala

Pourquoi cela vaut la peine d’apprendre le langage de programmation Python? Comme pour Java et Scala, la plupart des outils de stockage et de traitement d’énormes quantités de données sont écrits dans ces langages. 

Conclusion 

Une autre bonne stratégie d’investissement qui fait appel à une ingénierie pourrait inclure la Big Data. En exploitant de grandes quantités de données, vous pouvez mieux identifier les tendances pour améliorer vos compétences en matière de Big Data et fixer des priorités d’ingénierie les plus intelligentes.

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