Analytics engineer

Mis à jour le 13 mars 2023

analytics engineer

Un analytics engineer est un professionnel de la technologie qui aide à concevoir, construire et maintenir des systèmes d’analyse de données pour une entreprise ou une organisation. Les analytics engineers travaillent généralement en étroite collaboration avec les analystes de données, les scientifiques des données et les décideurs pour s’assurer que les données sont collectées, stockées, traitées et analysées de manière efficace et précise.

Les responsabilités typiques d’un analytics engineer peuvent inclure :

  • Concevoir et implémenter des systèmes de stockage de données pour collecter des données provenant de diverses sources.
  • Développer des pipelines d’analyse de données pour extraire des informations exploitables à partir des données collectées.
  • Concevoir et mettre en œuvre des architectures de données évolutives et résilientes pour gérer de grandes quantités de données.
  • Optimiser les performances des systèmes d’analyse de données pour garantir des temps de réponse rapides et des résultats précis.
  • Collaborer avec d’autres équipes techniques pour intégrer des systèmes d’analyse de données avec d’autres outils et applications.

L’analytics engineer est chargé de garantir que les données sont transformées en informations utiles qui peuvent être utilisées pour améliorer les performances commerciales.

Missions d’un analytics engineer

Les missions d’un analytics engineer peuvent varier selon les besoins et les objectifs de l’entreprise ou de l’organisation pour laquelle il travaille. Cependant, voici quelques-unes des tâches principales que l’on peut attendre d’un analytics engineer :

  • Conception et développement de systèmes d’analyse de données : L’analyse des données est au cœur des responsabilités d’un analytics engineer. Cela peut inclure la conception et la mise en œuvre de systèmes de stockage de données, la mise en place de pipelines d’analyse de données, la création de modèles de données et la création de visualisations de données pour aider les utilisateurs à comprendre les informations.
  • Optimisation des performances des systèmes d’analyse de données : Les analytics engineers sont chargés de s’assurer que les systèmes d’analyse de données sont performants et efficaces. Ils peuvent travailler à l’optimisation des requêtes de base de données, à la mise en cache des données ou à l’utilisation de technologies de traitement distribué pour améliorer la vitesse de traitement des données.
  • Intégration de différents systèmes : Les analytics engineers peuvent être chargés d’intégrer des systèmes d’analyse de données avec d’autres systèmes de l’entreprise, comme les systèmes de CRM ou les systèmes de gestion de la chaîne d’approvisionnement.
  • Automatisation des processus : Les analytics engineers peuvent automatiser certains processus d’analyse de données pour permettre une analyse plus rapide et plus précise. Cela peut inclure l’utilisation de scripts ou de programmes pour automatiser le traitement et la manipulation des données.
  • Collaboration avec les analystes de données : Les analytics engineers travaillent souvent en étroite collaboration avec les analystes de données pour comprendre les besoins en matière d’analyse de données et pour fournir les outils nécessaires à leur travail.

Les analytics engineers jouent un rôle clé dans la conception, la mise en œuvre et l’optimisation des systèmes d’analyse de données. Ils travaillent pour s’assurer que les données sont collectées, stockées et analysées de manière efficace pour fournir des informations exploitables à l’entreprise ou à l’organisation.

Compétences d’un analytics engineer

Les compétences d’un analytics engineer peuvent varier en fonction de l’entreprise et de l’industrie pour lesquelles il travaille, mais voici quelques compétences clés qui sont souvent requises :

  • Compétences en programmation : Les analytics engineers doivent être à l’aise avec les langages de programmation tels que Python, R ou SQL. Ils doivent être en mesure de comprendre et de développer des scripts pour automatiser les tâches d’analyse de données.
  • Connaissance des technologies de base de données : Les analytics engineers doivent avoir une connaissance approfondie des bases de données relationnelles et des technologies NoSQL. Ils doivent comprendre comment stocker, interroger et manipuler des données à grande échelle.
  • Connaissance des systèmes d’analyse de données : Les analytics engineers doivent avoir une solide compréhension des systèmes d’analyse de données, des pipelines de données et des architectures de données. Ils doivent être en mesure de comprendre comment collecter, stocker, traiter et analyser des données pour répondre aux besoins de l’entreprise ou de l’organisation.
  • Compétences en mathématiques et en statistiques : Les analytics engineers doivent être en mesure de comprendre les principes de base des mathématiques et des statistiques. Ils doivent être capables de comprendre les modèles de données, les algorithmes de traitement de données et les méthodes d’analyse statistique pour comprendre les informations contenues dans les données.
  • Compétences en communication et en collaboration : Les analytics engineers doivent être capables de communiquer efficacement avec les membres de l’équipe technique et non technique. Ils doivent être en mesure de travailler en étroite collaboration avec les analystes de données, les scientifiques des données et les décideurs pour comprendre les besoins en matière d’analyse de données et pour fournir les outils nécessaires.
  • Connaissance des outils d’analyse de données : Les analytics engineers doivent être familiers avec les outils et les technologies d’analyse de données, tels que les outils de visualisation de données, les outils d’analyse de texte, les technologies de traitement de langage naturel et les systèmes de machine learning.

Les analytics engineers doivent avoir une solide compréhension des technologies de base de données, des systèmes d’analyse de données, des compétences en programmation, des compétences en mathématiques et en statistiques, ainsi que des compétences en communication et en collaboration.

Les langages de programmation et softwares qu’un analytics engineeer doit maitriser

Un analytics engineer doit être capable de travailler avec plusieurs langages de programmation et outils logiciels pour pouvoir collecter, stocker, traiter, analyser et visualiser les données. Voici quelques-uns des langages de programmation et des logiciels couramment utilisés par les analytics engineers :

  • Langages de programmation : Les analytics engineers doivent être à l’aise avec au moins un langage de programmation tel que Python, R, SQL ou Java. Python est souvent utilisé pour l’analyse de données et la création de modèles de machine learning, tandis que R est souvent utilisé pour les statistiques et la visualisation de données.
  • Bases de données et technologies de stockage de données : Les analytics engineers doivent comprendre les bases de données relationnelles comme MySQL ou PostgreSQL, ainsi que les technologies NoSQL telles que MongoDB ou Cassandra. Ils doivent également comprendre les technologies de stockage de données comme Hadoop, Spark et Amazon S3.
  • Outils d’analyse de données : Les analytics engineers doivent être capables de travailler avec des outils d’analyse de données tels que Tableau, Power BI, QlikView ou Looker pour créer des visualisations de données et communiquer des insights aux parties prenantes de l’entreprise.
  • Outils de manipulation de données : Les analytics engineers doivent être capables de travailler avec des outils de manipulation de données tels que Pandas, NumPy ou dplyr pour nettoyer, transformer et manipuler les données avant de les analyser.
  • Outils de machine learning : Les analytics engineers doivent être capables de travailler avec des outils de machine learning tels que Scikit-Learn, TensorFlow ou Keras pour créer des modèles de machine learning et les déployer.
  • Outils d’ingénierie de données : Les analytics engineers doivent être capables de travailler avec des outils d’ingénierie de données tels que Apache Airflow, Luigi ou Oozie pour créer des pipelines de données et automatiser les processus d’analyse de données.

Les compétences en programmation et les outils logiciels nécessaires pour travailler en tant qu’analytics engineer varient en fonction de l’entreprise et de l’industrie pour lesquelles vous travaillez, mais une solide compréhension des langages de programmation, des bases de données, des outils d’analyse de données, des outils de manipulation de données et des outils de machine learning est essentielle.

Foire aux questions

Qu’est-ce qu’un Analytics Engineer ?

Un Analytics Engineer est un professionnel de la technologie qui aide à concevoir, construire et maintenir des systèmes d’analyse de données pour une entreprise ou une organisation.

Quelles sont les compétences nécessaires pour devenir un Analytics Engineer ?

Les compétences nécessaires pour devenir un Analytics Engineer comprennent les compétences en programmation, la connaissance des bases de données et des technologies de stockage de données, la connaissance des outils d’analyse de données et de manipulation de données, la connaissance des outils de machine learning, et les compétences en communication et en collaboration.

Quels sont les outils logiciels couramment utilisés par les Analytics Engineers ?

Les outils logiciels couramment utilisés par les Analytics Engineers comprennent les langages de programmation tels que Python, R et SQL, les bases de données relationnelles comme MySQL ou PostgreSQL, les technologies NoSQL comme MongoDB ou Cassandra, les outils d’analyse de données tels que Tableau, Power BI, QlikView ou Looker, les outils de manipulation de données tels que Pandas, NumPy ou dplyr, les outils de machine learning tels que Scikit-Learn, TensorFlow ou Keras, et les outils d’ingénierie de données tels que Apache Airflow, Luigi ou Oozie.

Comment les Analytics Engineers travaillent-ils avec les Data Scientists et les Analystes de données ?

Les Analytics Engineers travaillent en étroite collaboration avec les Data Scientists et les Analystes de données pour comprendre les besoins en matière d’analyse de données et pour fournir les outils nécessaires à leur travail. Les Analytics Engineers peuvent aider à collecter et stocker des données, créer des pipelines d’analyse de données et automatiser les processus d’analyse de données.

Quels sont les défis auxquels les Analytics Engineers sont confrontés lorsqu’ils travaillent avec de grandes quantités de données ?

Les défis auxquels les Analytics Engineers sont confrontés lorsqu’ils travaillent avec de grandes quantités de données incluent la gestion de l’espace de stockage, la gestion de la vitesse de traitement des données, la gestion de la qualité des données et la garantie de la sécurité des données.

Comment les Analytics Engineers peuvent-ils aider les entreprises à prendre des décisions plus éclairées ?

Les Analytics Engineers peuvent aider les entreprises à prendre des décisions plus éclairées en fournissant des informations précises et exploitables à partir des données collectées. Ils peuvent aider à créer des modèles de machine learning pour prédire les tendances futures, créer des visualisations de données pour aider à communiquer les résultats et automatiser les processus d’analyse de données pour accélérer le temps de réponse.

Quelles sont les étapes du processus de traitement de données dans lequel les Analytics Engineers sont impliqués ?

Les étapes du processus de traitement de données dans lequel les Analytics Engineers sont impliqués comprennent la collecte des données, le stockage des données, le traitement et la manipulation des données, l’analyse des données, la visualisation des données et la communication des résultats.

Comment les Analytics Engineers assurent-ils la qualité des données avant de les analyser ?

Les Analytics Engineers assurent la qualité des données avant de les analyser en utilisant des outils de nettoyage de données pour éliminer les valeurs aberrantes, les doublons, les données manquantes et les erreurs de saisie. Ils peuvent également utiliser des techniques de normalisation de données pour s’assurer que les données sont cohérentes et peuvent être analysées avec précision. Enfin, les Analytics Engineers effectuent des tests rigoureux pour s’assurer que les données sont valides et fiables.

Quel est le rôle de l’Analytics Engineer dans le déploiement de modèles de machine learning en production ?

Le rôle de l’Analytics Engineer dans le déploiement de modèles de machine learning en production est de s’assurer que le modèle de machine learning est intégré dans l’infrastructure de l’entreprise de manière efficace et sûre. Cela peut inclure la gestion des modèles de machine learning en production, la mise en place de tests A/B pour évaluer les performances des modèles et l’optimisation des modèles pour une utilisation en temps réel.

Comment les Analytics Engineers peuvent-ils contribuer à la croissance et au développement de leur entreprise ?

Les Analytics Engineers peuvent contribuer à la croissance et au développement de leur entreprise en fournissant des informations précises et exploitables à partir des données collectées. Ils peuvent aider à identifier les tendances et les opportunités de croissance, à améliorer l’efficacité opérationnelle, à réduire les coûts, à améliorer la satisfaction des clients et à améliorer la prise de décision. Les Analytics Engineers peuvent également travailler avec d’autres équipes techniques pour intégrer des systèmes d’analyse de données avec d’autres outils et applications pour améliorer la communication et la collaboration au sein de l’entreprise.

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