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Les données règnent en maître dans le monde actuel qui est presque entièrement numérisé. Dans cet environnement de plus en plus digitalisé, le pouvoir appartient désormais aux architectes des données, communément appelés Data Engineer. Si vous êtes intéressés par ce métier d'avenir, explorez ici quelques-uns des modèles essentiels qui sont intégrés dans une formation de qualité.
Les bases de la programmation pour le traitement des données
La maîtrise des bases de la programmation pour le traitement des données est obligatoire pour développer les compétences nécessaires à la manipulation, la transformation et l'analyse des données. Ce module très important dans le cadre d'une formation de Data Engineer de qualité constitue donc le fondement des tâches quotidiennes qui seront assignées au professionnel à la fin de son apprentissage. Les cours inclus dans ces programmes se focalisent sur l'explication des langages tels que Python ou SQL. Ces derniers servent à mettre au point des scripts pour automatiser la collecte, le nettoyage et le traitement des données brutes.
Les bases de la programmation enseignées lors d'une formation de Data Engineer ont également pour objectif d'apprendre aux élèves à interagir avec d'autres technologies et outils propres à ce domaine. On compte notamment les systèmes de gestion de bases de données relationnelles et NoSQL ou encore les frameworks de Big Data.
La solide compréhension de ces outils permet aux futurs Data Engineers de s'adapter rapidement aux évolutions propres à leur secteur d'activité et d'apporter des solutions originales aux défis qui leur seront présentés.
Les systèmes de gestion de bases de données relationnelles et non relationnelles
Une compréhension approfondie des systèmes de gestion de bases de données relationnelles et non relationnelles est indispensable pour tout Data Engineer digne de ce nom.
Ces notions enseignées dans le cadre de la formation ont pour but de montrer aux apprenants comment gérer efficacement les volumes croissants de données et les structures à adopter en fonction des projets.
Les bases de données relationnelles populaires Oracle, MySQL ou PostgreSQL sont par exemple indispensables pour comprendre les concepts de structuration des données. La maîtrise de ces systèmes spécifiques permet de mieux appréhender les relations entre les tables et l'utilisation des requêtes SQL pour l'extraction des informations précises.
D'un autre côté, la connaissance des bases de données non relationnelles (NoSQL) telles que MongoDB, Redis ou Cassandra aide aux Data Engineer de facilement s'adapter aux particularités des projets.
Ces systèmes qui assurent la conservation des données non structurées doivent forcément être maîtrisés par les spécialistes pour effectuer le traitement de grande quantité d'informations générées par les applications modernes. L'intégration des concepts de bases de données NoSQL dans la formation s'avère alors incontournable pour que les aspirants Data Engineers puissent sélectionner le système de stockage le plus approprié.
Le cloud computing et son application dans le data engineering
Le cloud computing est particulièrement important dans le cadre d'une formation de Data Engineer à cause de sa capacité à fournir des solutions évolutives et rentables. Les plateformes de cloud computing fiables et réputées permettent de déployer en quelques clics des bases de données et des outils de traitement poussés.
Ces caractéristiques offrent aux Data Engineer la possibilité de gérer d'immenses volumes de données sans dépenser des sommes astronomiques pour leur stockage.