L’ingénierie des données consiste à gérer efficacement de grandes quantités de données, du stockage et du traitement à l’analyse et à la visualisation. Par conséquent, les ingénieurs de données doivent bien connaître les structures de données et les algorithmes qui peuvent les aider à gérer et à manipuler efficacement les données.
Cet article explorera certaines des structures de données et des algorithmes les plus importants que les ingénieurs de données devraient connaître, y compris leurs utilisations et leurs avantages.
Structures de données
Bases de données relationnelles
Les bases de données relationnelles sont l’une des structures de données les plus couramment utilisées par les ingénieurs de données. Une base de données relationnelle consiste en un ensemble de tables avec des relations définies entre elles. Ces tables sont utilisées pour stocker des données structurées, telles que des informations sur les clients, des données sur les ventes et l’inventaire des produits.
Les bases de données relationnelles sont généralement utilisées dans les systèmes transactionnels tels que les plateformes de commerce électronique ou les applications bancaires. Ils sont hautement évolutifs, assurent la cohérence et la fiabilité des données et prennent en charge les requêtes complexes.
Bases de données NoSQL
Les bases de données NoSQL sont un type de base de données non relationnelle utilisée pour stocker et gérer des données non structurées ou semi-structurées. Contrairement aux bases de données relationnelles, les bases de données NoSQL n’utilisent pas de tables ou de relations. Au lieu de cela, ils stockent les données à l’aide de documents, de graphiques ou de paires clé-valeur.
Les bases de données NoSQL sont hautement évolutives et flexibles, ce qui les rend idéales pour gérer de gros volumes de données non structurées, telles que les flux de médias sociaux, les données de capteurs ou les fichiers journaux. Ils sont également très résistants aux pannes, offrent des performances élevées et sont faciles à entretenir.
Entrepôts de données
Les entrepôts de données sont des bases de données spécialisées conçues pour stocker et traiter de grandes quantités de données provenant de plusieurs sources. Les entrepôts de données sont généralement utilisés pour l’analyse et la création de rapports sur les données et peuvent aider à rationaliser et à optimiser les workflows de traitement des données.
Les entrepôts de données sont hautement évolutifs, prennent en charge des requêtes complexes et fonctionnent bien. Ils sont également très fiables et prennent en charge la consolidation et la normalisation des données.
Systèmes de fichiers distribués
Les systèmes de fichiers distribués tels que Hadoop Distributed File System (HDFS) sont utilisés pour stocker et gérer de gros volumes de données sur plusieurs machines. De plus, ces systèmes de fichiers hautement évolutifs offrent une tolérance aux pannes et prennent en charge le traitement par lots.
Les systèmes de fichiers distribués sont utilisés pour stocker et traiter de gros volumes de données non structurées, telles que des fichiers journaux ou des données de capteur. Ils sont également très résistants aux pannes et prennent en charge le traitement parallèle, ce qui les rend idéaux pour le traitement du Big Data.
Files d’attente de messages
Les files d’attente de messages sont utilisées pour gérer le flux de données entre les différents composants d’un pipeline de traitement de données. Ils aident à découpler différentes parties du système, améliorent l’évolutivité et la tolérance aux pannes et prennent en charge la communication asynchrone.
Les files d’attente de messages sont utilisées pour implémenter des systèmes distribués, tels que des microservices ou des architectures pilotées par les événements. Ils sont hautement évolutifs, prennent en charge un débit élevé et offrent une résilience aux défaillances du système.
Algorithmes
Algorithmes de tri
Les algorithmes de tri sont utilisés pour organiser les données dans un ordre spécifique. Le tri est une opération essentielle dans l’ingénierie des données car il peut améliorer considérablement les performances de diverses opérations telles que la recherche, la fusion et la jointure. Les algorithmes de tri peuvent être classés en deux catégories : les algorithmes de tri basés sur la comparaison et les algorithmes de tri non basés sur la comparaison.
Les algorithmes de tri basés sur la comparaison tels que le tri à bulles, le tri par insertion, le tri rapide et le tri par fusion comparent les éléments des données pour déterminer l’ordre. Ces algorithmes ont une complexité temporelle de O(n log n) dans le cas moyen et de O(n^2) dans le pire des cas.
Les algorithmes de tri non basés sur la comparaison, tels que le tri par comptage, le tri par base et le tri par compartiment, ne comparent pas les éléments pour déterminer l’ordre. Par conséquent, ces algorithmes ont une complexité temporelle de O(n) dans le cas moyen et dans le pire des cas.
Les algorithmes de tri sont utilisés dans diverses tâches d’ingénierie des données, telles que le prétraitement des données, le nettoyage des données et l’analyse des données.
Algorithmes de recherche
Les algorithmes de recherche sont utilisés pour trouver des éléments spécifiques dans un ensemble de données. Les algorithmes de recherche sont essentiels dans l’ingénierie des données car ils permettent une récupération efficace des données à partir de grands ensembles de données. Les algorithmes de recherche peuvent être classés en deux catégories : la recherche linéaire et la recherche binaire.
La recherche linéaire est un algorithme simple qui vérifie chaque élément d’un ensemble de données jusqu’à ce que l’élément cible soit trouvé. La recherche linéaire a une complexité temporelle de O(n) dans le pire des cas.
La recherche binaire est un algorithme plus efficace qui fonctionne sur des ensembles de données triés. La recherche binaire divise l’ensemble de données en deux à chaque étape et compare l’élément du milieu à l’élément cible. La recherche binaire a une complexité temporelle de O(log n) dans le pire des cas.
Les algorithmes de recherche sont utilisés dans diverses tâches d’ingénierie de données telles que la récupération de données, l’interrogation de données et l’analyse de données.
Algorithmes de hachage
Les algorithmes de hachage sont utilisés pour mapper des données de taille arbitraire à des valeurs de taille fixe. Les algorithmes de hachage sont essentiels dans l’ingénierie des données car ils permettent un stockage et une récupération efficaces des données. Les algorithmes de hachage peuvent être classés en deux catégories : hachage cryptographique et hachage non cryptographique.
Des algorithmes de hachage cryptographique tels que SHA-256 et MD5 sont utilisés pour le stockage et la transmission sécurisés des données. Ces algorithmes produisent une valeur de hachage de taille fixe qui est unique pour les données d’entrée. Par conséquent, la valeur de hachage ne peut pas être inversée pour obtenir les données d’entrée d’origine.
Des algorithmes de hachage non cryptographiques tels que MurmurHash et CityHash sont utilisés pour un stockage et une récupération efficaces des données. Ces algorithmes produisent une valeur de hachage de taille fixe basée sur les données d’entrée. La valeur de hachage peut être utilisée pour rechercher rapidement les données d’entrée dans un grand ensemble de données.
Les algorithmes de hachage sont utilisés dans diverses tâches d’ingénierie de données telles que le stockage de données, la récupération de données et l’analyse de données.
Algorithmes de graphe
Les algorithmes de graphe sont utilisés pour analyser des données qui peuvent être représentées sous forme de graphe. Les graphiques sont utilisés pour représenter les relations entre les éléments de données tels que les réseaux sociaux, les pages Web et les molécules. Les algorithmes de graphes peuvent être classés en deux catégories : les algorithmes de parcours et les algorithmes de recherche de chemin.
Des algorithmes de traversée tels que la recherche en largeur d’abord (BFS) et la recherche en profondeur d’abord (DFS) sont utilisés pour visiter tous les nœuds d’un graphe. Les algorithmes de traversée peuvent être utilisés pour trouver des composants connectés, détecter des cycles et effectuer un tri topologique.
Des algorithmes de recherche de chemin tels que l’algorithme de Dijkstra et l’algorithme A * sont utilisés pour trouver le chemin le plus court entre deux nœuds dans un graphe. Par exemple, les algorithmes de recherche de chemin peuvent être utilisés pour trouver le chemin le plus court dans un réseau routier, trouver l’itinéraire optimal pour un camion de livraison et trouver le chemin le plus efficace pour un robot.
Les structures de données et les algorithmes sont des outils essentiels pour les ingénieurs de données, leur permettant de créer des solutions évolutives, efficaces et optimisées pour la gestion et le traitement de grands ensembles de données.