Cette section se consacre aux méthodes, concepts et outils essentiels pour l'ingénierie des données, couvrant l'ensemble du cycle de vie des données. Elle exploire les aspects clés de la collecte, du traitement, du stockage et de la gestion des données avec un accent particulier sur l'efficacité et la fiabilité.

Principes fondamentaux de l'ingénierie des données :

Collecte de données

• Web Scraping : Extraction de données à partir de sites web.
• APIs (Application Programming Interfaces) : Intégration et récupération de données à partir de services externes.

Transformation de données

• ETL (Extract, Transform, Load) : Processus d'extraction, transformation et chargement des données.
• Nettoyage de données : Identification et correction des incohérences ou des erreurs dans les données.
• Normalisation et Denormalisation : Organiser les données pour optimiser la performance et la facilité d'utilisation.

Stockage de données

• Bases de données relationnelles : MySQL, Snowflake
• Systèmes de fichiers distribués : Hadoop Distributed File System (HDFS)

Gestion de données

• Gestion des métadonnées : Documentation et suivi des informations sur les données.
• Qualité des données : Assurer la qualité et l'intégrité des données.

Traitement en temps réel

• Apache Kafka : Plateforme de streaming en temps réel.
• Apache Flink : Traitement de flux de données en temps réel.

Orchestration de workflows

• Apache Airflow : Orchestration de workflows de traitement de données.
• Luigi : Cadre pour la construction de pipelines de données.

Monitoring et gestion des erreurs

• Logging : Enregistrement des événements et des erreurs.
• Monitoring : Suivi des performances des systèmes de données.

Cette section offre une exploration complète des méthodes et des outils pour concevoir, développer et maintenir des systèmes robustes d'ingénierie des données, essentiels pour alimenter les applications d'analyse, de business intelligence, et de machine learning