Skill path
How to become a Ingénieur de données
How to become a Ingénieur de données: camino de skills con 5 skills principales, titulación requerida, cursos y salarios. Actualizado semanalmente.
Education & experience requirements
- Education
- La plupart de ces professions nécessitent un baccalauréat de quatre ans, mais certaines non.
- Experience
- Une quantité considérable de compétences, connaissances ou expériences professionnelles est nécessaire pour ces professions.
- On-the-job training
- Les employés dans ces professions ont généralement besoin de plusieurs années d'expérience professionnelle, de formation sur le terrain et/ou de formation professionnelle.
Fondations
- MathématiquesFoundation
- StatistiquesFoundation
Collecte et interprétation de données numériques. Les employeurs en ont besoin pour tirer des conclusions à partir des données. Apprenez par l'étude et l'analyse pratique de jeux de données.
- Algèbre linéaireFoundation
Mathématiques des vecteurs et des matrices. Les employeurs en ont besoin pour les transformations de données et les algorithmes. Apprenez par le biais de cours et d'exercices.
- Bases de donnéesFoundation
Systèmes pour stocker, interroger et gérer des données. Nécessaire pour une récupération de données fiable. Apprenez par SQL et des exercices de conception de bases de données.
- Pipelines de donnéesHigh demand
Processus automatisés qui déplacent les données entre les sources et les destinations. Les employeurs ont besoin d'un flux de données fiable pour l'analyse. Apprenez en construisant des pipelines simples avec des outils de flux de travail.
- PythonHigh demand
Un langage de programmation polyvalent. Les professionnels des données l'utilisent pour l'analyse, l'automatisation et la création d'applications axées sur les données.
- Modélisation des donnéesHigh demand
Conception de structures de bases de données pour stocker les données de manière logique. Les employeurs ont besoin d'un stockage et d'une récupération de données efficaces. Apprenez par la pratique de la conception et l'étude des schémas.
- SQLHigh demand
Un langage pour gérer et interroger les bases de données. Les analystes et les ingénieurs l'utilisent pour extraire et analyser des données de diverses sources.
- Qualité des donnéesHigh demand
Garantir l'exactitude et la cohérence des données. Les employeurs ont besoin de données fiables pour prendre des décisions. Apprenez en profilant les données et en utilisant des techniques de validation.
- HadoopIn demand
Un framework pour le stockage et le traitement de grands ensembles de données sur des clusters. Les employeurs en ont besoin pour gérer le big data. Apprenez en configurant des clusters et en utilisant ses outils.
- Microsoft AzureIn demand
Les services de cloud computing de Microsoft pour construire et exécuter des applications. Essentiel pour l'infrastructure basée sur le cloud. Apprenez par la documentation Azure et les environnements de pratique gratuits.
- SparkIn demand
Un moteur d'analyse pour le traitement de données à grande échelle. Les employeurs ont besoin d'un traitement rapide sur différents systèmes. Apprenez grâce à sa documentation et à des projets pratiques.
- AWSIn demand
La plateforme cloud d'Amazon pour le calcul, le stockage et les services. Les employeurs l'utilisent pour une infrastructure évolutive. Apprenez en expérimentant avec le niveau gratuit AWS et en suivant la documentation officielle.
- MySQLIn demand
Base de données relationnelle open source. Nécessaire pour stocker et interroger des données. Apprenez grâce à des tutoriels SQL et à la pratique des bases de données.
- Lac de donnéesIn demand
Un référentiel central pour stocker des données brutes dans divers formats. Nécessaire pour l'analyse flexible et la science des données. Apprenez sur les systèmes de stockage et l'ingénierie des données basée sur le cloud.
- ETLIn demand
Processus pour extraire, transformer et charger des données. Essentiel pour les pipelines de données. Apprenez via SQL et des outils d'intégration.