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Le Data Engineering, un pré-requis de l'IA

Le Data Engineering, c’est quoi ?

Le data Engineering est l’ensemble des opérations qui consiste à structurer les données

Le Data Engineering, c’est quoi ?

Le data Engineering est l’ensemble des opérations qui consiste 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. Pour y arriver, il doit procéder aux tâches suivantes : - collecter et centraliser les données dans des datalakes - nettoyer et homogénéiser les données en réconciliant par exemple les sources et formats de données - s’assurer de la fiabilité de la donnée stockée dans le data lake - mettre en place les mesures de protection des données telles qu’énoncé par la RGPD

La stack technologique liée au data engineering

Le data engineering manipule de grandes quantités et diversité de données

La stack technologique liée au data engineering

Le data engineering manipule de grandes quantités et diversité de données

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

Pourquoi faire du Data Engineering ?

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

Pourquoi faire du 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. De plus, lorsqu’on fait un projet d’intelligence artificielle, c’est l’amélioration du pipeline de donnée qui est plus à même d’améliorer la performance d’un algorithme, plutôt que le travail sur l’algorithme en lui-même.

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