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Le Data Engineering, un prérequis indispensable de la Data Science

Qu'est-ce que le Data Engineering ?

Le Data Engineering est l’ensemble des opérations qui consistent à structurer les données

Qu'est-ce que le Data Engineering ?

Le Data Engineering est l’ensemble des opérations qui consistent à structurer les données

La donnée est le nouveau pétrole du XXIème siècle. Mais pour être en mesure de l’utiliser, il faut la raffiner. C’est le métier du data engineer. À mi-chemin entre l’IT et le data scientist, la mission du data engineer est de se saisir de toutes les données existant dans les services IT d’une entreprise, afin de les rendre exploitables pour les modèles de machine learning des data scientists. Sa mission: collecter et centraliser les données dans des DataLakes puis les harmoniser en réconciliant les différents formats d'origine.

Quels sont les outils du Data Engineer ?

La Stack Technologique du Data Engineering

Quels sont les outils du Data Engineer ?

La Stack Technologique du Data Engineering

Le data engineering fait à la fois appel à des compétence en architecture Cloud, mais aussi en traitement de base de données très volumineuses ou avec des données variées. Le data engineer doit être en mesure de gérer l’ensemble des étapes des opérations du pipeline de données : - Ingestion – Collection des données - Processing – Traitement des données pour les normaliser - Storage – Stockage des données pour une récupération rapide par un service extérieur

À quoi sert le Data Engineering ?

90% des données stockées dans le monde ne sont pas structurées.

À quoi sert le Data Engineering ?

90% des données stockées dans le monde ne sont pas structurées.

Or, 99% des modèles de machine learning font appel à des données structurées.__"Garbage in, Garbage out"__, les prédictions fournit pas un modèle sont en grande partie liées aux data sur lesquelles il a été entrainé. Si la donnée est mauvaise, les prédictions ne seront pas bonnes, même si le modèle est très bien optimisé.

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