Vous souhaitez vous renseigner sur le métier de Data Engineer ? N’allez pas plus loin. Nous vous aidons à comprendre plus en détail ce métier!
Le Data Engineer développe, maintient et améliore les infrastructures permettant la centralisation, le stockage et l’accès aux données.
Mais qui est ce professionnel de la donnée ?
En quoi il se différencie des autres métiers de la Data comme le Data Analyst ou le Data Scientist ?
C’est ce que nous allons voir dans cet article !
Un Data Engineer, c’est quoi au juste ?
Vous vous demandez peut-être ce qu’est réellement un Data Engineer ? Imaginez-le comme l’architecte des données, le maestro qui orchestre la symphonie des informations au sein des entreprises. Sa mission ? Identifier, collecter et structurer ces données cruciales qui permettent de stocker et de gérer les données afin que d’autres puissent les utiliser facilement pour des analyses ou des applications. Du développement des systèmes informatiques à l’analyse des données, le Data Engineer est le gardien de la pertinence et de la sécurité des informations.
Un Data Engineer est donc un professionnel spécialisé dans la conception, la construction et la gestion des infrastructures et des systèmes de données. Grâce à lui, les données de l’entreprise sont collectées, stockées et gérées de manière efficace.
Pour quelles missions a-t-on besoin d’un Data Engineer ?
Avant de parler des missions du Data Engineer, il est important de rappeler le type d’organisation qui a besoin de lui pour fonctionner au quotidien. Parmi ces acteurs figurent les grandes entreprises et les grands groupes issus de tous les pans de la société. Ces entreprises, au secteur d’activité varié, produisent chaque jour des quantités astronomiques de données.
Conscientes de la valeur que cela représente, elles font appel au Data Engineer pour construire des solutions technologiques afin de les traiter et, in fine, transformer leurs données en atout commercial.
Issu d’une formation en informatique, le Data Engineer supervise le cycle de vie des données au sein d’une organisation. Son rôle consiste à concevoir des systèmes informatiques efficaces et à mettre en place des procédures rigoureuses pour collecter, organiser et structurer les données.
Son expertise s’étend à la transformation des données brutes en informations pertinentes et exploitables pour l’entreprise. Cela va de la réalisation d’études comportementales à la création de profils clients.
De plus, le Data Engineer assure une surveillance constante de la qualité des données, garantissant leur conformité avec les réglementations en vigueur, comme le RGPD, tout au long de leur parcours.
Le quotidien d’un Data Engineer s’articule autour de ces missions :
- Gérer des fortes quantités de données ; les Data Engineers sont capables de gérer ces volumes massifs de données de manière efficace et évolutive.
- Optimiser les performances ; les Data Engineers sont responsables de l’optimisation des performances des systèmes de données, en veillant à ce que les requêtes et les processus d’analyse s’exécutent rapidement et efficacement, même sur de vastes ensembles de données.
- Automatisation des processus ; les Data Engineers utilisent des outils et des scripts pour simplifier les workflows et accélérer les déploiements.
- Sécuriser les données ; les Data Engineers mettent en place des mesures de sécurité robustes pour protéger les données contre les accès non autorisés, les violations de sécurité et les pertes de données.
Quelles sont les compétences nécessaires pour devenir Data Engineer ?
Le Data Engineer est un bâtisseur, un profil data hautement qualifié qui permet à l’entreprise de gérer et d’exploiter ses données de manière optimale.
Un Data Engineer doit posséder une connaissance approfondie des solutions de stockage des données, telles que les bases de données relationnelles, les environnements Big Data (Hadoop, Spark) ainsi que les solutions de stockage dans le Cloud (Azure, Google ou AWS).
La maîtrise des outils de manipulation des données tels que le langage SQL, NoSQL, les ETL et les langages de script (shell) est indispensable. La compétence dans plusieurs langages de programmation tels que Python ou R est également requise.
Le Data Engineer doit comprendre les leviers de la qualité des données, de leur gouvernance, de leur réglementation (RGPD) et de l’éthique d’utilisation des données. Il doit être capable de naviguer dans les processus de gestion de crises liées aux données et à leurs systèmes (ITIL).
De plus, un bon Data Engineer doit avoir la capacité de vulgariser pour communiquer et expliquer les problématiques complexes des données d’entreprises et des organisations. Il doit également posséder une excellente aptitude à travailler en équipe et à gérer des projets.
Pour venir à bout de ses missions, le Data Engineer doit maitriser certaines compétences clés. Les compétences nécessaires pour devenir Data Engineer :
Les mathématiques
Le Data Engineer doit maîtriser divers concepts mathématiques afin de mieux collaborer avec les Data Scientists et les Data Analysts. En comprenant ces concepts, il pourra mieux définir les besoins et ainsi permettre la réalisation d’analyses statistiques et de modèles prédictifs de qualité.
La programmation
C’est l’une de ses compétences phares. La maîtrise de plusieurs langages de programmation du data engineering est nécessaire pour un Data Engineer. Grâce à cela, il pourra créer des solutions technologiques complètes pour la gestion et le traitement des données.
La modélisation des données
Le Data Engineer utilise différents modèles de données, tels que les modèles relationnels, les modèles dimensionnels, les modèles en étoile ou en flocon… En fonction des besoins spécifiques du projet. Il doit comprendre les principes de la normalisation des données ainsi que les techniques de modélisation avancées. Le but ? Garantir la cohérence, la qualité et la performance des données.
L’intelligence artificielle (IA)
L’IA est un domaine qui joue un rôle croissant dans le travail du Data Engineer. En tant que spécialiste de l’ingénierie des données, il utilise l’IA pour concevoir, développer et déployer des systèmes et des applications qui automatisent et améliorent les processus liés à la gestion et à l’analyse des données.
Cela peut inclure des tâches telles que :
- La mise en œuvre de pipelines de données autonomes
- L’utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique pour la détection de schémas ou la prédiction de tendances
- L’intégration de techniques d’IA pour l’optimisation des performances et la résolution de problèmes complexes liés à la gestion des données.
La gestion de projet
Le Data Engineer peut travailler sur des projets impliquant plusieurs membres d’équipes différentes, y compris des Data Scientists, des Data Analysts et des développeurs. Une bonne maîtrise des méthodologies de gestion de projet lui permet de coordonner efficacement les efforts de chacun et de s’assurer de la bonne réalisation des travaux.
Quels outils utilisent les Data Engineer ?
Comme chaque expert data, le Data Engineer possède sa propre panoplie d’outils pour mener à bien ses missions. Voici les principaux par domaine d’utilisation :
Langages de programmation
Python, Java, Scala, SQL: Indispensable pour interroger et manipuler les données dans les bases de données.
Stockage et traitement de données
SQL, MySQL, PostgreSQL, Oracle, Snowflake, RedShift, BigQuery, Hadoop, Spark, Kafka, MongoDB
Data Warehouse
Le Data Engineer utilise les Data Warehouses pour stocker les données de son pipeline de données.
ETL (Extraction, Transformation, Chargement)
Airflow, Luigi, Stitch, Fivetran
Outils de cloud computing
AWS, Azure, GCP
Pour en savoir plus, nous avons rédigé un article sur le Cloud Computing !
Outils de BI (Business Intelligence)
Tableau, Power BI, Looker
Outils de collaboration et de gestion de versions
Git, GitHub, Jira
Outils de surveillance et de performance
Grafana, Prometheus, Datadog
Les missions d’un Data Engineer
La mission principale du Data Engineer construire des pipelines de données robustes, les canaux qui permettent aux informations de circuler sans encombre, du point A au point B.
Il élabore des systèmes sophistiqués pour collecter, organiser et structurer les informations, garantissant ainsi un flux continu et une accessibilité optimale. Tout comme un chef cuisinier prépare méticuleusement les ingrédients avant de les assembler, le Data Engineer s’assure que les données sont prêtes à être utilisées par les analystes, les scientifiques des données et autres professionnels assoiffés de connaissances.
Mais ce n’est pas tout ! Imaginez le Data Engineer comme un maître des algorithmes, jonglant avec des outils tels que Hadoop, Spark et SQL pour transformer les données brutes en trésors d’informations. Tout comme un détective, il résout les énigmes des données, créant des solutions ingénieuses pour répondre aux besoins spécifiques de l’entreprise.
En somme, le Data Engineer est le maître artisan des données, construisant des passerelles numériques pour permettre à l’entreprise de naviguer avec aisance dans l’océan complexe de l’information.
Les différences entre Data Analyst, Data Engineer et Data Scientist
Il est vrai que les professionnels de la data partagent de nombreuses compétences et de nombreux outils, pourtant leurs missions professionnelles sont bien distinctes. Chacun de ces professionnels à un rôle à jouer au sein de l’organisation.
Data Engineer vs Data Analyst : Quelles différences ?
Les différences entre le Data Engineer et le Data Analyst résident principalement dans leur responsabilité et leurs objectifs.
En effet, le Data Engineer a pour responsabilité de construire et de maintenir les pipelines de données dans le but de gérer toute la data disponible au sein de l’entreprise. Ses objectifs principaux sont de garantir la disponibilité, la fiabilité et la performance des infrastructures de données.
Alors que le Data Analyst a pour responsabilité la production de rapports d’analyse afin de faciliter la prise de décision des dirigeants. Ses objectifs sont de produire des analyses impactantes et compréhensibles dans le but d’en tirer un avantage concurrentiel.
Data Engineer vs Data Scientist : Quelles différences ?
Le Data Engineer et le Data Scientist sont tous deux des experts de la donnée avec de multiples compétences communes. En plus de cela, ce sont des professionnels qui interviennent dans des missions assez stratégiques au sein des organisations. Pourtant, ces deux métiers sont bien différents.
Comme nous l’avons dit précédemment, le Data Engineer est l’expert Data qui va bâtir l’architecture nécessaire à la gestion et l’exploitation des données. Il va faire en sorte que les données de l’entreprise soient exploitables, notamment par les Data Analysts et les Data Scientists.
Le Data Scientist, lui, n’intervient qu’après. Son rôle n’est pas de créer ou de gérer l’infrastructure des données. Ce n’est pas un bâtisseur. Le Data Scientist est un stratège.
Il va exploiter le réseau de données disponible pour créer des modèles prédictifs et identifier des scénarios de croissance possibles pour son entreprise.
La rémunération d’un Data Engineer : Plusieurs degrés selon les secteurs
La rémunération d’un Data Engineer peut varier en fonction de plusieurs facteurs, particulièrement l’expérience professionnelle, les compétences techniques, le secteur d’activité, la localisation géographique et la taille de l’entreprise.
Quelles sont les formations pour devenir Data Engineer ?
Vous êtes motivé pour devenir Data Engineer, mais vous ne savez pas comment y arriver ? On vous dit tout dans cette partie ! Surtout, gardez bien à l’esprit qu’il n’y a pas de parcours meilleur qu’un autre. Le parcours de formation le plus efficace est celui qui correspondra au mieux à votre profil, à votre situation professionnelle et à vos objectifs.
Les masters pour devenir Data Engineer
Passer un master à l’université peut être la bonne voie à suivre si vous souhaitez devenir Data Engineer.
Avantage du master : en suivant un Master spécialisé en Data Science ou en Data Engineering, vous aborderez nombreuses thématiques en lien avec le métier. Ce sera également l’occasion de prendre votre temps dans votre apprentissage et de mûrir votre projet professionnel.
Inconvénients : le Master classique s’adresse à des étudiants encore en formation initiale. Aussi, le Master est rarement orienté sur métier, mais plutôt orienté sur un domaine d’activité. Si vous souhaitez vous former rapidement à un métier et apprendre les compétences clés, le master classique risque de vous décevoir. Son contenu est généraliste et davantage orienté sur l’acquisition de savoirs que de savoir-faire.
Au LIAT, nous avons conçu notre programme de Licence Data Science et Master Intelligence Artificielle pour concilier à la fois l’acquisition du savoir-faire techniques ainsi que la pratique. Ainsi, vous ne serez pas des simples généralistes, mais vous serez dotés des compétences pour être opérationnel comme Data Engineer grâce à nos programmes qui sont très spécialisés.
Les formations pour devenir Data Engineer
Vous êtes un professionnel en activité et vous souhaitez vous former à la Data Engineering ? Plusieurs solutions s’offrent à vous.
Par exemple, vous pouvez dans un premier temps rejoindre une communauté d’experts data afin de vous familiariser avec les technologies. C’est le meilleur moyen pour découvrir un secteur et ses méthodes de travail. Il vous suffit de poser directement vos questions auprès de la communauté.
Vous pouvez également suivre des cours gratuits, proposés par des experts du domaine.
Comment me reconvertir en Data Engineer ?
Pour vous reconvertir en Data Engineer, inscrivez-vous au Certificat de LIAT.
Vous apprendrez les fondamentaux ainsi que les compétences clés du métier afin d’être rapidement opérationnel sur le marché de l’emploi.
Durant la formation, vous pratiquerez vos nouvelles compétences sur des projets réels d’entreprises, aux côtés d’experts data. Ainsi, vous apprendrez et progresserez en un temps record.
Le Certificat Data Science est un accélérateur vers l’emploi qui fonctionne. Les apprenants formés ont changé de métier et trouvé un emploi à la fin de la formation.
Quels sont les champs d’expertise d’un Data Engineer ?
Cloud Computing
Le cloud computing est un modèle informatique qui permet l’accès à des ressources informatiques partagées, telles que des serveurs, des bases de données, des applications, du stockage et des services, via Internet.
Grâce à cette technologie, le Data Engineer peut :
- Héberger des sites web
- Stocker et sauvegarder des grandes quantités de données
- Traiter et analyser des données
- Développer et tester des applications
- Collaborer plus facilement avec d’autres experts data
- Etc.
Intelligence Artificielle (IA)
L’intelligence artificielle (IA) est un domaine de l’informatique qui se concentre sur la création de systèmes et d’algorithmes capables d’imiter certains aspects de l’intelligence humaine. Grâce à l’IA, le Data Engineer peut :
- Prétraiter les données
- Optimiser des pipelines de données
- Gérer des données en temps réel
- Détecter des anomalies
- Automatiser des tâches
- Améliorer la qualité des données
Deep Learning
Le Deep Learning est une sous-discipline de l’intelligence artificielle (IA) qui se concentre sur l’apprentissage automatique de représentations de données hiérarchiques. Il utilise des réseaux de neurones artificiels profonds pour modéliser et apprendre des structures complexes de données en plusieurs couches de traitement. Grâce au deep learning, le Data Engineer peut :
- Prétraiter les données
- Optimiser des pipelines de données
- Gérer des données en temps réel
- Détecter des anomalies
- Réaliser des analyses prédictives
Exploration de données
L’exploration des données est une étape importante du processus d’analyse des données. Elle consiste à examiner, à comprendre et à analyser les données afin d’identifier des motifs, des tendances, des relations ou des anomalies potentielles. Grâce à l’exploration de données, le Data Engineer peut :
- Comprendre les données
- Valider des données
- Identifier des besoins en infrastructure
- Collaborer avec les data scientists
Les secteurs demandeurs de Data Engineers
Les grandes entreprises et les multinationales, avec leur volume massif de données, recrutent fréquemment des Data Engineers pour optimiser la gestion et l’exploitation de leurs ressources informationnelles. Les sociétés technologiques et les start-ups, axées sur l’innovation et la transformation numérique, considèrent le Data Engineer comme un élément essentiel pour tirer parti des données en constante évolution.
Les institutions financières, les entreprises de santé, les sociétés de vente au détail, et même les organismes gouvernementaux, dépendent tous des compétences d’un Data Engineer pour maximiser l’utilisation stratégique de leurs données. En somme, les opportunités d’emploi pour les Data Engineers s’étendent à travers un large éventail de secteurs, reflétant l’importance transversale de la gestion efficace des données dans l’économie contemporaine.
Les perspectives d’évolution professionnelle d’un Data Engineer
Fort de son expertise cruciale dans la gestion et l’exploitation efficace des données au sein d’une entreprise, le Data Engineer peut évoluer vers des postes de responsabilité stratégique. Des opportunités telles que Chief Data Officer (CDO) ou Directeur de la Gouvernance des Données sont envisageables, plaçant le professionnel au cœur des décisions stratégiques de l’entreprise.
La demande croissante pour des compétences en gestion des données ouvre également des portes vers des rôles de consultant en données ou d’expert en business intelligence. Avec la numérisation croissante des secteurs, le Data Engineer joue un rôle clé dans la réussite des entreprises, offrant ainsi des perspectives d’évolution stimulantes et diversifiées.
