Les entreprises font appel à des data engineers pour analyser, optimiser et sécuriser leurs données. Ce professionnel est chargé de réunir toutes les données provenant de diverses sources pour mettre au point des solutions analytiques.
Dans le domaine, le data engineer spécialisé sur Microsoft Azure figure parmi les profils les plus convoités. Pour rappel, il s’agit de la plateforme cloud de Microsoft et représente l’une des solutions cloud les plus utilisées par les entreprises.
De fait, Microsoft propose plusieurs certifications permettant de maîtriser des compétences spécifiques à Azure. Avant d’aborder ce parcours pour devenir un Data Engineer Azure, découvrez quelles sont ses principales fonctions.
Les rôles et compétences d’un Data Engineer Azure
Comme tout ingénieur de données, le data engineer sur Azure assure l’intégration et la transformation des données provenant de sources structurées et non structurées, mais appliquées à la solution cloud de Microsoft.
Au sein de Microsoft Azure, il veille également à la performance, à la fiabilité et à l’organisation des entrepôts et pipelines de données Azure.
Ainsi, ce professionnel se charge de la conception, de la mise en œuvre, du suivi et de l’optimisation des infrastructures de gestion des données. Ces infrastructures collectent, organisent et activent les données et les présentent dans un format exploitable.
En outre, un data engineer doit être capable de gérer efficacement les imprévus auxquels l’entreprise peut être confrontée. Il doit également veiller à ce que les pertes de données soient minimisées.
Le parcours à suivre pour devenir un Azure Data Engineer
Pour obtenir la certification Microsoft Azure Data Engineer Associate, il faut parcourir plusieurs étapes. La plus importante d’entre elles consiste à bien sûr à passer l’examen final.
Afin de le réussir, il est suggéré de passer une formation Azure pour préparer les examens AZ-104 et DP-203. Cela permet au candidat d’avoir une bonne connaissance des sujets et de maîtriser les bases, notamment la syntaxe SQL, Scala ou Python.
En outre, le data engineer doit se familiariser avec le parallel processing et comprendre les différents modèles d’architecture de données. Il doit également se familiariser avec les outils ETL les plus couramment utilisés.
En effet, le processus ETL constitue l’une des principales tâches qui lui seront confiées. Il doit extraire les données pour les transformer et les charger dans le service de stockage de l’entreprise pour qu’elles soient ensuite évaluées par les data scientists.
Enfin, il faut souligner qu’un ingénieur de données travaillera avec de grandes quantités de données. Ainsi, Hadoop, MongoDB et Kafka constituent ainsi des outils et des technologies de Big Data qu’il devra maîtriser.
Conclusion
La part de marché d’Azure augmente chaque année. De nombreuses entreprises font confiance à Microsoft Azure et l’adoptent. Elles déplacent leurs données et leurs serveurs sur site vers le cloud Azure. Par conséquent, les entreprises ont constamment besoin de data engineers Azure pour gérer le Big Data et d’autres services opérationnels.
Comme indiqué précédemment, il faut choisir une formation appropriée et s’engager pleinement pour obtenir la certification Microsoft Azure Data Engineer. En outre, il faut élaborer une perspective d’avenir car les avancées technologiques seront un grand défi non seulement pour les data scientists mais aussi pour les Data Engineers d’Azure.
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