Le métier de Data Engineer
Un Data Engineer conçoit, construit et maintient les architectures de données nécessaires à l'analyse et au traitement efficaces des big data. Il crée des pipelines de données pour collecter, stocker et analyser d'énormes volumes de données et rendre ces informations accessibles aux Data Scientists et aux analystes pour des exploitations ultérieures.
Rôle et missions du Data Engineer
Le Data Engineer travaille sur l'architecture des systèmes de données, développe des algorithmes pour transformer les données en formats utilisables et assure la qualité et la fiabilité des données. Il collabore étroitement avec les équipes informatiques et les Data Scientists pour comprendre les besoins en données et proposer des solutions adaptées.
Missions quotidiennes
Les missions quotidiennes d’un Data Engineer incluent :
- La conception et la construction de pipelines de données pour la collecte, le stockage, et l'analyse.
- Le nettoyage et la consolidation des données pour assurer leur intégrité et leur fiabilité.
- L'optimisation des solutions de stockage de données.
- La collaboration avec les Data Scientists pour faciliter l'analyse des données.
Evolutions de carrière
L'évolution de carrière peut inclure des postes de Senior Data Engineer, Architecte de données, ou Chef de projet technique.
Quelles études pour devenir Data Engineer ?
Les candidats souhaitant devenir Data Engineers peuvent envisager des études en informatique, ingénierie logicielle, ou dans un domaine technique similaire. Une Licence ou un Master spécialisé dans le traitement des données, les bases de données ou le cloud computing est fortement recommandé.
Formation pour devenir Data Engineer à l’Université Paris Dauphine-PSL, campus de Tunis
L’Université Paris Dauphine-PSL, campus de Tunis propose un Master Big Data, Intelligence Artificielle qui offre un programme de formation pour devenir Data Engineer et couvre des sujets tels que la programmation (Python, Java, Scala), le développement de bases de données (SQL, NoSQL), le big data (Hadoop, Spark) et le cloud computing. Des compétences en systèmes distribués, en optimisation des performances et en architecture des données sont également essentielles. Des programmes spécifiques existent dans certaines universités et écoles d'ingénieurs, et de nombreux cours en ligne peuvent également fournir les compétences techniques nécessaires