Analytics Engineer : Tout ce qu'il faut savoir
Dans l'univers en constante évolution de la data, les professionnels se doivent d'être à la pointe de la technologie et des processus. Les métiers autour de la data science et du big data sont en plein essor, et parmi eux, l'Analytics Engineer joue un rôle pivot. Mais qui sont ces experts en analyse de données et en quoi consiste exactement leur métier ? Vous qui aspirez à comprendre ou à embrasser ce rôle, cet article est votre carte routière vers l'univers de l'Analytics Engineering. Pénétrez dans un monde où les données sont reines, où l'intelligence artificielle est une alliée et où les compétences techniques et analytiques sont plus précieuses que jamais.
Les fondements de l'analytics engineering
Pour débuter, il est essentiel de se familiariser avec les bases qui constituent le métier d'Analytics Engineer. Dans cette section, nous détaillerons les missions principales, les outils du quotidien et les compétences fondamentales à posséder.
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L'Analytics Engineer agit comme un pont entre les data scientists et les data analysts. Il est responsable de la préparation et de la transformation des données pour faciliter leur analyse. Travaillant souvent avec des dbt (data build tool), il crée des pipelines de données fiables et efficaces, permettant ainsi une meilleure prise de décision au sein de l'entreprise.
Dans la pratique, cela signifie concrétiser les modèles et les analyses complexes en structures de données optimisées pour l'analyse. La mission de l'Analytics Engineer est donc de s'assurer que les données sont accessibles, compréhensibles et utilisables.
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Le quotidien d'un analytics engineer
Le quotidien d'un Analytics Engineer est rythmé par diverses tâches et défis. Pour saisir l'essence de ce métier, explorons un jour typique, en tenant compte du contexte multidisciplinaire et de la collaboration avec d'autres métiers de la data.
L'Analytics Engineer travaille étroitement avec les data scientists, les data analysts, et parfois même avec les équipes de développement de produits. Cette collaboration engendre une multitude de missions comme l'optimisation des requêtes, la conception de modèles de données pour des analyses spécifiques, et le partage des bonnes pratiques en matière de gestion de données.