Un guide de l’ingénierie des données géospatiales

Les données géospatiales sont un outil puissant qui nous permet de mieux comprendre notre monde grâce à la puissance de la localisation. Dans le domaine géospatial, nous aimons dire que vous ne comprenez pas vraiment vos données tant que vous ne pouvez pas les analyser ou les visualiser d’un point de vue géographique.

C’est pourquoi l’industrie géospatiale est aujourd’hui l’un des domaines les plus passionnants et à la croissance la plus rapide pour les ingénieurs en analyse de données, en intelligence artificielle et en apprentissage automatique.

Vous savez probablement déjà que SIG signifie Système d’Information Géographique. Cependant, savez-vous quel est le lien entre le SIG et l’ingénierie des données ?

Cet article vous présentera le monde de l’ingénierie des données dans les SIG afin que vous puissiez commencer votre carrière en tant qu’ingénieur ou analyste de données géospatiales. Les lecteurs peuvent en apprendre davantage sur les différents rôles dans l’ingénierie des données, les compétences requises pour chaque rôle, les parcours éducatifs, les outils logiciels utilisés par les ingénieurs de données dans les SIG, ainsi que la façon de se lancer dans ce cheminement de carrière s’ils le souhaitent. .

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Qu’est-ce que l’ingénierie des données géospatiales ?

L’ingénierie des données est une discipline qui se concentre sur le processus de conception, de création et de maintenance des systèmes responsables du déplacement et du stockage des données. Les ingénieurs de données sont concernés par l’ensemble du cycle de vie des données, de l’acquisition de données brutes, en passant par leur intégration et leur analyse, jusqu’à la fourniture d’informations basées sur les données.

L’ingénierie des données est un élément essentiel du processus global de « gestion du cycle de vie des données » (DLM) et joue un rôle clé dans le traitement des données en tant que produit. Mais les autres composants sont la science des données (créer des informations à partir des données) et la gestion des données (organiser et stocker les données).

Les ingénieurs de données géospatiales sont responsables de la collecte, de l’intégration et du stockage des données géoréférencées. Comme indiqué, la principale différence est l’emplacement. L’ingénierie des données dans les SIG est le processus de transformation et de préparation des données afin qu’elles puissent être consommées et analysées par un logiciel géospatial.

Différents rôles dans l’ingénierie des données dans les SIG

Avec les nouvelles technologies et l’innovation, le rôle des ingénieurs de données évolue depuis un certain temps. Mais généralement, les ingénieurs de données sont responsables de la gestion du cycle de vie des données, y compris la collecte et l’ingestion des données, le nettoyage et la transformation des données, l’intégration des données et le stockage des données pour une utilisation future.

Il existe de nombreuses sous-fonctions dans l’ingénierie des données et il est important de comprendre les différences entre elles.

• ingestion de données – L’ingestion de données est le processus de collecte et d’enregistrement de données géolocalisées. Les ingénieurs de données en SIG excellent dans la collecte de données, qu’il s’agisse de capteurs, d’enquêtes ou de saisie de données.
• Extraction de données – L’exploration de données est le processus d’extraction de données à partir d’une base de données ou d’une autre source de données. Les ingénieurs de données en SIG utilisent des langages tels que Python et SQL pour extraire des données de diverses sources de données, telles que des géodatabases ou des systèmes d’entreprise.
• Transformation des données – La transformation des données fait référence au processus de modification des données brutes afin qu’elles puissent être consommées par un logiciel. Les ingénieurs de données en SIG utilisent une variété de logiciels pour nettoyer, filtrer ou transformer les données.
• qualité des données – La qualité des données fait référence à l’état des données et à leur adéquation à l’utilisation. Les ingénieurs de données en SIG travaillent avec des logiciels pour s’assurer que les données sont exactes et cohérentes.

Parcours pédagogique pour ingénieurs de données en SIG

Les étudiants qui s’intéressent à l’ingénierie des données choisissent souvent l’informatique ou un domaine connexe au premier cycle. Un baccalauréat en informatique, en génie informatique, en systèmes d’information ou dans un domaine connexe est généralement l’exigence minimale en matière de formation pour les ingénieurs de données en SIG. Certains employeurs peuvent préférer les candidats titulaires d’une maîtrise dans ces domaines.

Il existe également des programmes de certificat en ingénierie des données en ligne qui incluent des cours sur les structures de données, les langages de programmation informatique, les algorithmes et l’analyse des mégadonnées. De nombreux programmes d’informatique exigent également que les étudiants réalisent un projet de synthèse ou un projet qui offre une expérience pratique des problèmes d’analyse de données du monde réel.

Alors que l’analyse géospatiale continue de se développer en tant qu’outil commercial stratégique et que de plus en plus d’organisations commencent à tirer parti des données géoréférencées, l’ingénierie des données géospatiales en tant que carrière gagne une nouvelle reconnaissance. En général, l’enseignement de la science des données en ligne a gagné en popularité au fil des ans pour offrir les compétences numériques les plus pertinentes aux étudiants.

Outils logiciels utilisés par les ingénieurs de données dans les SIG

Une partie importante du travail d’un ingénieur de données consiste à choisir les outils à utiliser lors de la création de nouvelles applications ou de la mise à jour des pipelines de données existants. Il existe de nombreux types de développeurs de logiciels, chacun avec son propre ensemble d’outils. En lisant cette liste, réfléchissez aux outils qui seraient les plus utiles pour votre situation ou votre environnement particulier.

étincelle apache – Spark est un framework de traitement de données open source largement utilisé pour le traitement à la vapeur et l’analyse de données. Si vous souhaitez démarrer une carrière dans l’ingénierie des données, cela devrait figurer dans vos 10 meilleurs outils de science des données à apprendre.

Flocon de neige – Snowflake permet aux ingénieurs de données de créer des pipelines de données et facilite les workflows hautes performances. Bien que Snowflake ne soit pas open source, il reste l’une des options les plus populaires pour les entrepôts de données et l’analyse de données.

FME – Feature Manipulation Engine (FME) est une plate-forme d’intégration de données où vous configurez des ateliers pour ingérer, transformer (via des transformateurs), intégrer et stocker des données géospatiales

ArcGIS Pro – ArcGIS Pro est le logiciel le plus reconnu dans l’industrie SIG. Bien que la fonctionnalité soit encore limitée, il contient des outils d’ingénierie de fonctionnalités pour le nettoyage et l’intégration des données géospatiales.

conclusion

Si vous aimez travailler avec des données, avez d’excellentes compétences analytiques et prospérez dans un environnement d’équipe hautement collaboratif, le domaine de l’ingénierie des données peut être fait pour vous. Mais si vous êtes intéressé par les données basées sur la localisation, l’ingénierie des données géospatiales peut être une meilleure option pour vous.

Comme vous l’avez appris aujourd’hui, les ingénieurs de données sont une race hybride d’ingénieurs, de scientifiques des données et de programmeurs informatiques. Ils utilisent leur expertise technique pour discuter des données non structurées, les nettoyer et les préparer pour l’analyse par des data scientists. Les ingénieurs de données SIG font tout dans l’espace.

Vous pouvez utiliser cet article pour explorer les différents rôles dans l’ingénierie des données et découvrir les compétences requises pour chaque rôle. Vous pouvez également utiliser cet article pour en savoir plus sur le parcours pédagogique des ingénieurs de données SIG et les outils logiciels utilisés par les ingénieurs de données SIG.