S'il y a bien un élément important en intelligence artificielle et en data science, c'est la donnée. Sans données, tu serais incapable d'avoir les meilleurs films sur Netflix ou encore tes playlists préférées sur Spotify. Si tu te demandes ce que fait un data engineer, cette vidéo est faite pour toi. Et reste jusqu'à la fin, j'ai une astuce pour toi qui va t'aider à devenir Data Engineer. Un Data Engineer crée des data pipelines robustes et tolérants à la panne dans le but de transformer et stocker les données, dans une base de données pour aider les data scientist et data analyst à justement utiliser les données.
Il est là pour fournir des données de qualité à toutes les personnes ou tous les systèmes qui en ont besoin. La présence d'un data engineer sur un projet amène de la maturité à l'équipe de data science en lui permettant d'être efficace dans le volet ingestion et stockage de la donnée. Cela aide à dépasser les bloquants souvent rencontrés par les équipes de data science, que ce soit des problèmes de scalabilité ou des problèmes d'ingestion. de données.
Parlons du quotidien d'un Data Engineer en 5 points. Premier point, la sélection de la source de données. Dans un monde où il y a une infinité de sources de données, un Data Engineer doit démontrer la capacité de travailler avec des fichiers CSV ou JSON, des API ou des bases de données.
Deuxième partie, ingestion, nettoyage et transformation des données. Il s'agit du cœur du métier de Data Engineer. Ingérer, nettoyer, transformer et stocker des données, que ce soit en streaming ou en batch.
Cette étape est indispensable pour que les data analysts et data scientists travaillent. aisément avec les données. Après l'ingestion et la transformation, il est maintenant temps de stocker la donnée de manière appropriée.
Une fois les données stockées, il est important de les afficher de manière pertinente. Ce travail est fait en collaboration avec les data analystes et data scientist. Il est à présent temps de tirer des conclusions analytiques sur les données que nous avons transformées et stockées.
Par exemple, Netflix analyse combien de personnes ont apprécié cette série, combien n'ont pas apprécié cette série et si elles il faut la modifier. Le Data Engineer peut également aider à la mise en production d'un modèle de Machine Learning, donc de l'intelligence artificielle. Ce modèle de Machine Learning servira par exemple à te fournir les meilleures recommandations possibles pour tes playlists Spotify.
Le Data Engineer est un métier passionnant qui demande d'apprécier la résolution de problèmes, d'être curieux et surtout d'être un bon communicant. C'est un métier en pleine expansion. Il faut savoir que pour un Data Scientist, il faut en moyenne entre 2 et 4 dates ingénieurs. Donc imagine les opportunités qui s'offrent à toi.
J'espère que cette vidéo vous a plu. Abonnez-vous à la chaîne, mettez un like et sur ce, je vous dis à plus ! Et attendez, je ne vous ai pas parlé de la petite astuce que je vous ai promis.
La petite astuce pour devenir data engineer, c'est d'apprendre un peu quotidiennement. Il faut savoir que c'est un métier qui est en constante évolution, donc l'apprentissage au quotidien et la veille technologique est un élément indispensable du métier. J'espère que ça vous aidera.