Comment réussir dans sa carrière de Data Analytics & Engineering ?

Le domaine des données évolue rapidement, et avec lui, émergent de nouveaux métiers. Le Data Analytics & Engineering est l’un de ces profils hybrides. Il marie les compétences du data analyst et du data engineer. Quels sont, en détail, les contours de ce métier ? Quelles sont les compétences clés nécessaires pour exceller dans ce domaine ?

Quelles compétences sont utiles pour exceller en tant qu’Analytics Engineer ?

Le domaine du Data Analytics & Engineering offre des opportunités passionnantes pour ceux qui cherchent à fusionner les compétences du data analyst et du data engineer. Un profil hybride, l’Analytics Engineer, est de plus en plus recherché sur le marché. Visitez Fulljoin.co pour en savoir plus à ce sujet Pour réussir dans ce rôle multifacette, trois compétences clés sont indispensables.

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ETL & ELT

L’une des compétences centrales d’un Analytics Engineer réside dans sa capacité à gérer efficacement le processus d’Extract, Transform, Load (ETL) et Extract, Load, Transform (ELT). L’ETL consiste à extraire des données de différentes sources, à les transformer en un format cohérent, puis à les charger dans un entrepôt de données. D’un autre côté, l’ELT suit un schéma où les données sont extraites, chargées dans un entrepôt, puis transformées.

Les Analytics Engineers doivent maîtriser ces processus pour assurer la qualité, la cohérence et la pertinence des données. Cela implique une compréhension approfondie des outils ETL/ELT tels que Apache NiFi, Talend ou encore Apache Spark.

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Le Cloud

Avec la montée en puissance du Cloud, la maîtrise des plateformes cloud est devenue capitale pour les Analytics Engineers. Des compétences avancées dans des services tels que AWS, Azure ou Google Cloud Platform sont incontournables. La capacité à déployer, gérer et optimiser des solutions basées sur le Cloud est nécessaire pour garantir une scalabilité et une flexibilité optimales.

L’utilisation efficace des services de stockage, de calcul et de bases de données dans le Cloud est un atout majeur pour un Analytics Engineer. Des compétences approfondies dans des technologies telles que Amazon S3, Azure Data Lake Storage et Google Cloud Storage sont des incontournables pour réussir dans ce domaine dynamique.

La visualisation de données

Une compétence capitale pour un Analytics Engineer est la compétence à transformer des données brutes en informations compréhensibles et exploitables. Les outils de visualisation de données tels que Tableau, Power BI et Looker sont des alliés inestimables. L’Analytics Engineer doit être capable de créer des tableaux de bord interactifs, des graphiques et des rapports visuels qui facilitent la compréhension des tendances et des modèles.

La visualisation de données n’est pas seulement une compétence technique, mais aussi une compétence artistique. La capacité à présenter visuellement des informations complexes de manière claire et concise est un atout pour tout Analytics Engineer.

Les technologies incontournables de l’Analytics Engineering

Au cœur de l’univers de l’Analytics Engineering, le langage SQL (Structured Query Language) demeure une compétence indispensable. La disposition à manipuler et interroger des bases de données relationnelles est déterminante pour extraire des informations pertinentes. Les Analytics Engineers doivent être des experts dans la rédaction de requêtes SQL complexes pour optimiser l’extraction des données.

En ce qui concerne les outils de data visualisation, la maîtrise des plateformes leaders du marché est utile. Tableau, avec sa capacité à créer des visualisations interactives sophistiquées et Power BI, avec sa forte intégration aux autres outils Microsoft, sont des choix populaires. Looker, avec son approche centrée sur les données est également un outil de plus en plus prisé.

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