Stack Data Engineer Essentiel: Python, SQL, Airflow, dbt

󰽁 Le Stack Technologique Essentiel du Data Engineer
Pour un stage ou un poste junior axé sur le Data Engineering moderne (ELT et Cloud), voici
les outils que vous devez maîtriser. Concentrez-vous sur Python, SQL, Airflow et dbt en
priorité.
1. 🐍 Langage & Outils de Traitement
Outil
Rôle Concret dans le Pipeline
Pourquoi l'utiliser
Python
Langage de programmation principal pour
l'Extraction (API, Web) et l'Orchestration (code
des DAGs Airflow).
Flexibilité, riche
écosystème de librairies
(requests, psycopg2).
SQL
Langage de requête pour les Transformations
(T) dans le Data Warehouse (jointures,
agrégations).
La base de l'analyse et du
data modeling.
Polars
Alternative ultra-rapide à Pandas, idéale pour la
transformation de grands volumes de données
en Python avant le chargement.
Performance supérieure
pour la manipulation de
DataFrames.
2.  Stockage & Analyse (Le Cloud)
Outil
Rôle Concret dans le
Pipeline
Pourquoi l'utiliser
Cloud
Storage
Data Lake : Stockage des
données brutes reçues de
l'API (fichiers Parquet/JSON).
AWS S3, Google Cloud Storage (GCS),
ou Azure Data Lake Storage (ADLS).
Apprenez à interagir avec un de ces
trois.
Data
Warehouse
Destination finale des
données propres. Optimisé
pour les requêtes des Data
Analysts.
Snowflake, Google BigQuery, ou
Amazon Redshift (pour la production).
Pour l'exercice personnel, DuckDB est
parfait car il simule un DW sur votre
ordinateur.
3.  Orchestration & Modélisation (L'Industrialisation)
Outil
Rôle Concret dans le Pipeline
Pourquoi l'utiliser
Apache
Airflow
Outil pour automatiser le pipeline entier
(Extraction $\rightarrow$ Chargement
$\rightarrow$ Transformation).
Standard de l'industrie pour la
gestion des dépendances et
la planification.

Outil
Rôle Concret dans le Pipeline
Pourquoi l'utiliser
dbt (data
build tool)
Outil moderne pour la Transformation (T).
Permet de construire des modèles de
données et d'automatiser les tests de
qualité.
Indispensable pour
industrialiser les
transformations SQL (ELT).
 Projets Concrets pour l'Entretien
Ces projets sont conçus pour simuler un pipeline de données complet, de l'extraction à la
consommation, en intégrant les technologies clés.
Projet 1 : Pipeline Météo Quotidien Orchestré (Airflow + API + DW)
Ce projet vous oblige à gérer le temps, les dépendances et la fiabilité.
 Source : Une API météo gratuite (ex: OpenWeatherMap).
 Pipeline : Un DAG Airflow qui s'exécute chaque nuit.
1. Tâche 1 (Python) : Extrait les données météo de la veille pour 10 grandes
villes, gère la pagination/limite de taux.
2. Tâche 2 (Polars) : Nettoie les données (conversion de types, gestion des
valeurs manquantes).
3. Tâche 3 (SQL) : Charge les données dans une table raw_meteo dans
DuckDB.
 Démonstration : Montrez le DAG Airflow, montrez comment il est planifié, et prouvez
que le résultat est bien dans DuckDB.
Projet 2 : Modélisation E-commerce avec dbt (ELT + Qualité)
Ce projet démontre votre capacité à transformer des données brutes en un modèle
analytique propre (le rôle principal du DE).
 Source : Un jeu de données de commandes et de clients E-commerce (JSON ou
CSV simulé).
 Pipeline :
1. Chargement initial : Utiliser Python pour charger le CSV/JSON brut dans une
table stg_orders dans DuckDB (l'étape EL).
2. Transformation avec dbt :
 Créer des modèles pour nettoyer et standardiser les données.
 Créer des tables finales de dimensions (ex: dim_customers) et de
faits (ex: fact_sales).
3. Tests de Qualité : Utiliser la fonctionnalité dbt tests pour s'assurer que l'ID
client n'est jamais nul et que le montant de la commande est toujours positif.

 Démonstration : Montrez l'arborescence de votre projet dbt et la commande dbt run
qui modélise l'entrepôt de données.
Projet 3 : Simulation de Data Lake dans le Cloud (S3/GCS + Parquet)
Ce projet montre que vous comprenez la gestion des fichiers à grande échelle dans un
environnement Cloud.
 Source : Un grand fichier public (par exemple, le dataset des voyages en taxi de
New York) ou une API qui renvoie beaucoup de données.
 Pipeline :
1. Extraction : Utiliser Python pour récupérer les données.
2. Stockage Cloud : Configurer un bucket S3 ou GCS (vous pouvez utiliser les
niveaux gratuits ou des outils d'émulation locaux) et y écrire les données au
format Parquet.
3. Partitionnement : Écrire le code Python pour sauvegarder les données en
utilisant une structure de dossiers partitionnée (par exemple,
/annee=2024/mois=11/).
 Démonstration : Montrez comment vous lisez ensuite le Parquet à l'aide de Polars
ou DuckDB et comment le moteur n'accède qu'aux partitions nécessaires (c'est
l'optimisation).
Catégorie
Outil Essentiel
Pourquoi cet Outil ?
Langage
Python
Indispensable pour l'Extraction (API),
l'Orchestration et le traitement des données.
Orchestration
Apache Airflow
Le standard pour l'automatisation et la fiabilité
des pipelines.

Catégorie
Outil Essentiel
Pourquoi cet Outil ?
Transformation
dbt (data build
tool)
Le meilleur outil pour la modélisation et les tests
de qualité en SQL.
Data
Warehouse
DuckDB
Simule un Data Warehouse Cloud
(Snowflake/BigQuery) en local. Il est hyper rapide
et permet d'utiliser dbt et Python ensemble.
Stockage
Cloud
AWS S3 /
Google Cloud
Storage (GCS)
Vous devrez montrer que vous savez interagir
avec un Data Lake Cloud.
Catégorie
Outil
Rôle dans Votre Projet
Orchestration
Apache Airflow
Automatiser et planifier l'extraction
quotidienne.
Extraction &
Chargement
Python (avec la
librairie Boto3)
Extraire les données (simulées) et les
téléverser vers le Data Lake S3.
Data Lake
Amazon S3
Stockage Cloud du fichier de données brut
(fichier Parquet).
Transformation
dbt (data build
tool)
Modéliser les données en utilisant SQL.
Data Warehouse
DuckDB
Moteur de base de données local pour
exécuter dbt (simule Snowflake/Redshift).
Récapitulatif de la Chaîne (Modèle ELT)
1. Extraction (E) : Python (Airflow) extrait les données de l'API.
2. Chargement (L) : Les données brutes sont stockées dans le Data Lake (S3/GCS).

3. Transformation (T) : dbt utilise le moteur du Data Warehouse
(Snowflake/BigQuery) pour nettoyer et modéliser ces données brutes.
4. Consommation : Les Data Analysts interrogent les tables propres créées par dbt
dans le Data Warehouse.
Pilier
Action Concrète
Outils Associés
1. Ingestion &
Extraction
Construire les connecteurs
(APIs, logs, bases de données)
et acheminer les données brutes
vers le Data Lake Cloud
(S3/GCS).
Python (Boto3/SDK), SQL, Airflow
(pour l'automatisation).
2. Modélisation
& Qualité
Transformer les données brutes
dans le Data Warehouse pour
les rendre compréhensibles,
fiables et prêtes pour l'analyse.
dbt (Transformation SQL),
DuckDB/Snowflake/BigQuery (le
moteur).
3.
Infrastructure
& Fiabilité
Construire et maintenir des
systèmes robustes, en gérant
l'automatisation, la surveillance
et la performance du pipeline.
Apache Airflow (Orchestration),
Cloud (AWS, GCP, Azure).