Les Data Engineers ont pour responsabilité de construire et maintenir l’infrastructure nécessaire à la collecte, au stockage et à la manipulation des données.
En étroite collaboration avec les Data Scientists et Data Analysts, leur rôle consiste à concevoir des mécanismes d’ingestion de données et d’assurer la qualité de celles-ci.
Dans une organisation data-driven, leur expertise est cruciale pour garantir la prise de décisions sur la base de données fiables et pertinentes.
Voir également :
Faire ses premiers pas de Data Engineer
Par les différents profils avec lesquels les Data Engineers travaillent au quotidien, maîtriser les grandes notions de la data et savoir les expliciter à des équipes non initiées est essentiel pour que les solutions déployées soient pérennes et performantes.
Pour favoriser la collaboration avec les Data Scientists et Machine Learning Engineers, les Data Engineers se reposent sur des pratiques communes de Software Craftsmanship appliquées à la Data Science.
FDXDL
Fondamentaux de la Data Literacy
Acquérir et développer une culture Data pour des prises de décision éclairées
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DSIND
MLOps : industrialisation d’un projet de Data Science
Adopter les bonnes pratiques de développement pour la Data Science
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Parfaire son expertise de Data Engineer
Une fois les bonnes pratiques de Data Engineering assimilées, il est alors possible de se spécialiser selon l'environ SI dans lequel vous évoluez.
Pour cela, les experts et expertes d'OCTO Technology préconisent deux possibilités : soit s'orienter sur Apache Spark™ de Databricks, soit les solutions d'analyse de données par lot d'Amazon Web Services (AWS).
ASPOP
Optimiser Apache Spark™ sur Databricks
Formation officielle Optimizing Apache Spark™ on Databricks
Formation officielle Optimizing Apache Spark™ on Databricks
ASPWD
Programmer avec Apache Spark de Databricks
Formation officielle Databricks «Apache Spark™ Programming with Databricks »
Formation officielle Databricks «Apache Spark™ Programming with Databricks »
Élargir ses perspectives en tant que Data Engineer
Au-delà des solutions existantes sur le marché d'optimisation des tunnels de données, il est recommandé aux Data Engineers d'ajouter à leur palette de compétences des notions avancées de MLOps.
Et parce que chez OCTO nous portons la conviction que le numérique doit réinventer ses façons de faire pour répondre aux enjeux climatiques et environnementaux, nous recommandons de s'approprier les pratiques d'éco-conception appliquées au domaine de la conception d'IA.
DSIN2
MLOps : mise en production d’un projet de Data Science
Favoriser le déploiement des changements de code, de données et de modèles en production
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DSIN3
MLOps : Run et évolutivité de modèles de Machine Learning
Savoir garantir la performance du modèle de Machine Learning dans la durée
Savoir garantir la performance du modèle de Machine Learning dans la durée
GREAI
Green AI : l’intelligence artificielle responsable
Concevoir des modèles de Machine Learning en visant un équilibre entre performance et frugalité
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La puissance prédictive au service des orientations stratégiques
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L'ingénierie logiciel au profit de vos projets de Data Science
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