Vous souhaitez devenir Cloud Data Engineer sur Microsoft Azure ? Découvrez tout ce que vous devez savoir dans ce guide.
Qu’est-ce qu’un Cloud Data Engineer?
Un ingénieur des données sur le cloud combine des compétences en génie logiciel et en data science pour concevoir des infrastructures Big Data évolutives. Ils transforment et préparent les données aux fins prévues.
Par exemple, si les données sont nécessaires pour un moteur de recommandation automatisé, un cloud data engineer construira des pipelines de données qui collectent et transforment des données provenant de diverses sources telles que les informations de compte de l’utilisateur, les termes de recherche, les préférences sur la plate-forme, la réponse aux messages marketing, etc. Sur cette base, le moteur de recommandation automatise les prédictions en temps réel pour l’utilisateur.
Quelles sont les missions du Data Engineer en cloud computing ?
Il construit et prend en charge des infrastructures de données qui permettent une prise de décision basée sur les données. Sur la couche de données, il collecte, transforme et publie des données à utiliser pour des informations. Au niveau de l’infrastructure, il met en place des systèmes de traitement de données qui permettent aux Data Scientists de créer des modèles d’apprentissage automatique et de faire des prédictions précises.
Certaines des principales responsabilités d’un cloud engineer sont :
- Concevoir, construire et opérationnaliser des systèmes de traitement de données;
- Assurer la qualité des données et des solutions;
- Intégrer des systèmes distribués dans une seule source de vérité;
- Concevoir et maintenir des systèmes de base de données;
- Transformer différentes formes de données en un format utilisable;
- Opérationnaliser des modèles d’apprentissage automatique.
Dans toute organisation, un ingénieur de données joue un rôle fondamental en rendant possible la science des données, l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle. Ce sont les architectes et les ingénieurs derrière les pipelines par lesquels les données circulent et atteignent leur destination, qu’il s’agisse d’équipes de science des données ou d’applications d’entreprise.
Pour y parvenir, il effectue une série de tâches. Certaines d’entre elles sont :
- Extraction des données de divers systèmes de sources de données, les transformer en zone de préparation et les charger dans un système d’entrepôt de données (également appelé ETL)
- Architecture, création et lancement de pipelines de données
- Utilisation de SQL, Cassandra, Bigtable… pour analyser et générer des rapports sur les caractéristiques des données
- Surveillance des systèmes sur les infrastructures cloud
- Automatisation des processus d’installation, de configuration, de surveillance, etc.
Comment devenir un Data Engineer certifié par Microsoft ?
La certification d’ingénieur de données Microsoft Azure est classée comme la « plus difficile à obtenir », principalement en raison de la nature exhaustive des concepts pour lesquels vous serez testé. Il va également au-delà des questions à choix multiples standard et comprend divers formats tels que des questions basées sur des scénarios qui vous obligent à réfléchir au travail que vous ferez. C’est pour cette raison que les candidats sont conseillés de suivre une formation intensive au Data Engineering sur Azure.
Pourquoi une certification de Cloud Data Engineer est un avantage pour votre CV ?
Voici trois raisons pour lesquelles vous devriez obtenir une certification cloud en tant qu’ingénieur de données :
- Les employeurs préfèrent les Cloud Data Engineers certifiés et une certification Microsoft Azure est un avantage supplémentaire.
- Les Cloud Data Engineers certifiés sont mieux rémunérés et perçoivent une augmentation de salaire après la certification.
- Une certification de Cloud Data Engineering est un booster de carrière, que vous soyez un spécialiste dans un créneau ou un leader généraliste de projets/d’équipes.
