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Dans un monde ax\u00e9 sur les donn\u00e9es, la demande de d\u00e9veloppeurs Python qualifi\u00e9s, capables de travailler sur des syst\u00e8mes back-end, des pipelines et des plateformes de donn\u00e9es, augmente rapidement. Mais comment r\u00e9ussir dans ce domaine, surtout en tant que consultant aux \u00c9tats-Unis\u00a0?<\/p>\n
Dans ce blog, nous rencontrons un professionnel qui a d\u00e9but\u00e9 comme d\u00e9veloppeur Java back-end et a progressivement \u00e9volu\u00e9 vers un r\u00f4le d’ing\u00e9nieur de donn\u00e9es, se concentrant principalement sur Python, Airflow et les frameworks de validation. Son parcours t\u00e9moigne de la fa\u00e7on dont la curiosit\u00e9, la formation continue et des choix judicieux d’outils peuvent fa\u00e7onner une carri\u00e8re enrichissante dans le conseil en technologies.<\/p>\n
Que vous soyez en d\u00e9but de carri\u00e8re ou que vous souhaitiez passer du d\u00e9veloppement aux donn\u00e9es, les informations partag\u00e9es ici vous aideront \u00e0 tracer votre voie.<\/p>\n
(Remarque\u00a0: pour des raisons de confidentialit\u00e9, nous avons gard\u00e9 anonymes l\u2019identit\u00e9 du consultant et les coordonn\u00e9es du client.)<\/em><\/p>\n Je travaille actuellement en ing\u00e9nierie de donn\u00e9es et je me concentre sur le d\u00e9veloppement back-end avec Python. Mes responsabilit\u00e9s incluent la maintenance et l’optimisation des pipelines ETL, l’utilisation d’outils comme Airflow et Marshmallow pour la planification et la validation, ainsi que la refactorisation du code existant afin d’am\u00e9liorer les performances et l’\u00e9volutivit\u00e9. Mon r\u00f4le consiste \u00e0 garantir le bon fonctionnement et l’efficacit\u00e9 de l’infrastructure de donn\u00e9es.<\/p>\n J’ai d\u00e9but\u00e9 comme d\u00e9veloppeur Java. Au fil du temps, je me suis davantage impliqu\u00e9 dans le d\u00e9veloppement d’API back-end et j’ai progressivement \u00e9volu\u00e9 vers Python. Plus j’explorais Python, plus je r\u00e9alisais son efficacit\u00e9 pour les t\u00e2ches d’ing\u00e9nierie des donn\u00e9es, notamment avec des frameworks comme Airflow, qui est d\u00e9sormais au c\u0153ur de mon travail.<\/p>\n Lors de ma premi\u00e8re d\u00e9couverte de Python, j’ai \u00e9t\u00e9 impressionn\u00e9 par sa simplicit\u00e9 et sa puissance. Il proposait une large gamme de biblioth\u00e8ques pour le traitement des donn\u00e9es, ce qui le rendait id\u00e9al pour le travail en back-end. J’ai eu l’occasion de travailler sur plusieurs projets gourmands en donn\u00e9es, ce qui m’a permis de me familiariser avec Python pour les pipelines et les transformations de donn\u00e9es. Cela m’a sembl\u00e9 \u00eatre une \u00e9volution naturelle de mon exp\u00e9rience Java.<\/p>\n Ma pile logicielle principale comprend Python pour les scripts, Airflow pour l’orchestration des pipelines et Marshmallow pour la validation des sch\u00e9mas. Nous utilisons \u00e9galement Docker pour la conteneurisation et GitHub Actions pour l’int\u00e9gration et le d\u00e9ploiement continus (CI\/CD). Tout est con\u00e7u pour fonctionner efficacement dans le cloud, et nous optimisons continuellement nos solutions pour des d\u00e9ploiements plus rapides et une gestion des donn\u00e9es plus fluide.<\/p>\n Les pipelines sont con\u00e7us pour extraire des donn\u00e9es de plusieurs sources, les traiter en diff\u00e9rentes \u00e9tapes et les charger dans un syst\u00e8me cible. Je travaille \u00e0 l’\u00e9criture de la logique qui g\u00e8re ces transformations, garantit l’int\u00e9grit\u00e9 des donn\u00e9es et d\u00e9clenche les \u00e9tapes suivantes du pipeline. Nous avons \u00e9galement cr\u00e9\u00e9 des couches de validation avec Marshmallow pour d\u00e9tecter les erreurs en amont et am\u00e9liorer la fiabilit\u00e9.<\/p>\n Oui, nous avons r\u00e9cemment remani\u00e9 l’ensemble de notre syst\u00e8me de pipeline afin de r\u00e9duire les temps de traitement. Auparavant, valider et traiter des ensembles de donn\u00e9es sp\u00e9cifiques prenait des heures. Gr\u00e2ce \u00e0 l’introduction de couches de mise en cache et \u00e0 l’optimisation de nos v\u00e9rifications de sch\u00e9ma, nous avons pu diviser ce temps par deux. Les b\u00e9n\u00e9fices directs pour l’entreprise, gr\u00e2ce \u00e0 des rapports plus rapides et une meilleure pr\u00e9cision des donn\u00e9es, ont \u00e9t\u00e9 gratifiants.<\/p>\n Tout d’abord, je reproduis le probl\u00e8me localement. J’utilise la journalisation et le d\u00e9bogage pas \u00e0 pas pour identifier l’origine des probl\u00e8mes\u00a0; des outils comme Postman sont utiles pour g\u00e9rer les API. Une fois le probl\u00e8me r\u00e9solu, je consulte la documentation et recherche des probl\u00e8mes similaires sur les forums communautaires. Si je n’arrive toujours pas \u00e0 le r\u00e9soudre, je contacte mes pairs\u00a0: nous avons une culture tr\u00e8s collaborative.<\/p>\n C’est l’exp\u00e9rience pratique qui m’a le plus appris. Par ailleurs, j’utilise la documentation officielle de Python, Stack Overflow et les blogs Medium d’autres d\u00e9veloppeurs. Je suis \u00e9galement les d\u00e9p\u00f4ts GitHub des outils que j’utilise, ce qui me permet de rester inform\u00e9 des derni\u00e8res versions et des meilleures pratiques.<\/p>\n Oui, j’ai suivi quelques cours en ligne sur Udemy consacr\u00e9s \u00e0 Python pour l’ing\u00e9nierie des donn\u00e9es. Ils m’ont aid\u00e9 \u00e0 comprendre le cycle de vie complet des projets de donn\u00e9es. J’\u00e9tudie \u00e9galement les certifications li\u00e9es aux services cloud, car elles deviennent de plus en plus pertinentes dans notre domaine.<\/p>\n Commencez petit. Cr\u00e9ez des projets simples, par exemple un pipeline ETL basique utilisant des donn\u00e9es open source. Familiarisez-vous avec un langage de programmation, comme Python. Explorez ensuite des outils comme Airflow, Docker et les biblioth\u00e8ques de validation. Et \u00e9crivez toujours du code propre et testable. Le contr\u00f4le des versions et la documentation sont tout aussi importants que la logique.<\/p>\n En tant que consultant, l’accent est toujours mis sur les r\u00e9sultats et la valeur. On ne construit pas juste pour le plaisir, on r\u00e9sout de vrais probl\u00e8mes m\u00e9tier. Cet \u00e9tat d’esprit m’a permis de progresser plus rapidement, de m’adapter plus vite et d’apprendre \u00e0 communiquer efficacement des concepts techniques \u00e0 des intervenants non techniques.<\/p>\n Je souhaite approfondir mes connaissances en ing\u00e9nierie des donn\u00e9es cloud native. Des outils comme AWS Glue, Redshift et EMR sont dans mon viseur. Je suis \u00e9galement curieux de savoir comment les pipelines d’apprentissage automatique (ML) s’int\u00e8grent \u00e0 l’ing\u00e9nierie des donn\u00e9es\u00a0; je compte donc me renseigner prochainement sur le MLOps.<\/p>\n De l’\u00e9criture de code Java \u00e0 la cr\u00e9ation de pipelines ETL robustes en Python, le parcours de ce consultant illustre parfaitement que les parcours professionnels dans le secteur technologique sont rarement lin\u00e9aires. Avec un \u00e9tat d’esprit adapt\u00e9, une formation continue et une concentration sur la r\u00e9solution de probl\u00e8mes importants, il est possible d’acc\u00e9der \u00e0 des postes \u00e0 fort impact dans tous les secteurs. Si vous envisagez une transition vers l’ing\u00e9nierie des donn\u00e9es ou souhaitez perfectionner vos comp\u00e9tences en Python, consid\u00e9rez ceci comme un signe avant-coureur.<\/p>\n Vous cherchez \u00e9galement \u00e0 d\u00e9crocher votre prochaine opportunit\u00e9 de conseil en ing\u00e9nierie des donn\u00e9es\u00a0? Commencez d\u00e8s aujourd’hui \u00e0 explorer les postes vacants.<\/p>\nExplorer les postes vacants chez Artech<\/span><\/a>\nQ\u00a0: Commen\u00e7ons par votre r\u00f4le actuel. Quel type de travail effectuez-vous en tant que d\u00e9veloppeur Python\u00a0?<\/strong><\/h2>\n
Q\u00a0: Avez-vous toujours occup\u00e9 des postes ax\u00e9s sur le back-end et les donn\u00e9es, ou avez-vous \u00e9volu\u00e9 au fil du temps\u00a0?<\/strong><\/h2>\n
Q\u00a0: Qu\u2019est-ce qui a d\u00e9clench\u00e9 votre int\u00e9r\u00eat pour l\u2019apprentissage de Python et le travail dans l\u2019ing\u00e9nierie des donn\u00e9es\u00a0?<\/strong><\/h2>\n
Q\u00a0: Quels outils et technologies font partie de votre pile technologique actuelle\u00a0?<\/strong><\/h2>\n
Q\u00a0: Pouvez-vous nous en dire plus sur les pipelines ETL sur lesquels vous travaillez\u00a0? En quoi consistent-ils\u00a0?<\/strong><\/h2>\n
Q : Un projet r\u00e9cent dont vous \u00eates particuli\u00e8rement fier ?<\/strong><\/h2>\n
Q : Comment abordez-vous le d\u00e9bogage ou la r\u00e9solution des obstacles techniques ?<\/strong><\/h2>\n
Q : Quelles sont, selon vous, vos principales ressources d\u2019apprentissage ?<\/strong><\/h2>\n
Q : Y a-t-il des certifications ou des apprentissages structur\u00e9s qui vous ont aid\u00e9 \u00e0 grandir ?<\/strong><\/h2>\n
Q : Quels conseils donneriez-vous \u00e0 quelqu’un qui essaie de se lancer dans le d\u00e9veloppement backend ou l’ing\u00e9nierie des donn\u00e9es ?<\/strong><\/h2>\n
Q : Pensez-vous qu\u2019\u00eatre consultant change votre fa\u00e7on d\u2019aborder votre travail ?<\/strong><\/h2>\n
Q\u00a0: Quels sont vos projets futurs\u00a0? Y a-t-il des domaines que vous avez h\u00e2te d\u2019explorer\u00a0?<\/strong><\/h2>\n
Conclusion:<\/strong><\/h2>\n