Importance des Données en IA et Data Science

Les données : Essentielles pour les recommandations sur Netflix, Spotify, etc.
Rôle des données : Indispensables pour le fonctionnement des systèmes et algorithmes.

Rôle du Data Engineer

Data Pipelines : Création de pipelines robustes et tolérants aux pannes.
Transformation et stockage : Visent à aider les data scientists et analysts à utiliser efficacement les données.
Qualité de données : Fournir des données fiables et de qualité aux systèmes et équipes.
Impact : Apporte de la maturité et efficacité aux projets de data science.

Sélection de la source de données :
- Capacité à travailler avec divers formats et sources (CSV, JSON, API, bases de données).
Ingestion, nettoyage et transformation des données :
- Ingestion, nettoyage, transformation, stockage en streaming ou batch.
- Crucial pour le travail subséquent des data analysts et scientists.
Stockage et affichage des données :
- Stockage approprié des données transformées.
- Collaboration avec les data analysts et scientists pour l'affichage pertinent.
Conclusions analytiques :
- Analyse des données pour des décisions (ex. recommandations Netflix).
Mise en production de modèles de Machine Learning :
- Aide à la mise en production, ex. recommandations Spotify.

Résolution de problèmes : Apprécier la résolution de problèmes techniques.
Curiosité et communication : Être curieux et un bon communicant.
Expansibilité du métier : Plus de Data Engineers nécessaires que de Data Scientists.

Apprentissage quotidien : Rester à jour avec les évolutions technologiques.
Veille technologique : Indispensable pour s'adapter aux changements constants.