Les Data Engineers sont chargés de concevoir, développer, maintenir et optimiser les infrastructures de données, ainsi que de garantir la disponibilité, la qualité et la sécurité des données.

- Collecte des données: Collecte de données à partir de diverses sources, qu'il s'agisse de bases de données, de fichiers plats, de flux de données en temps réel, de capteurs, de médias sociaux, ou d'autres canaux.

- Gestion des flux de données et automatisation: Gestion des flux de données en temps réel, en créant des pipelines pour acheminer et traiter les données en continu.

- Optimisation des performances: Optimisation pour assurer une récupération et une transformation des données rapides et efficaces.

- Sécurité des données: Mise en place de mesures de sécurité des données pour protéger les informations sensibles et confidentielles, et garantir la conformité aux réglementations.

- Qualité des données: Définition des règles de validation, surveillance de la qualité des données, détection et en correction des erreurs.

Le rôle d'un Data Scientist sur Microsoft Azure consiste à exploiter les outils, services et fonctionnalités offerts par la plateforme Azure pour analyser, modéliser et extraire des informations significatives à partir des données.

- Exploration des données : Collection et exploration des données disponibles sur Azure (structurées ou non structurées, stockées dans des bases de données, des data lakes, ou d'autres sources).

- Nettoyage des données : Elimination des incohérences, des valeurs manquantes et les anomalies pour s'assurer de la qualité des données.

- Transformation des données : transformation des données en utilisant des outils tels que Azure Data Factory, Azure Databricks ou Azure Data Lake Analytics pour les préparer à l'analyse.

- Modélisation et analyse des données : Développement de modèles statistiques, de modèles d'apprentissage automatique (Machine Learning) et des algorithmes d'analyse des données pour obtenir des insights et des prédictions utiles.

- Sélection des services Azure : Utilisation de services Azure appropriés tels qu'Azure Machine Learning, Azure Cognitive Services, et Azure Databricks pour créer, former et déployer des modèles de données.

- Visualisation des données : Utilisation des outils de visualisation de données tels que Power BI ou Azure Data Studio pour créer des tableaux de bord interactifs et des rapports d'analyse.