comment devenir data engineer

Comment devenir Data Engineer ou ingénieur des données ?

Vous souhaitez devenir Data Engineer, mais ne savez pas vraiment par où commencer ? Découvrez quelles sont les compétences à acquérir et les formations existantes.

Le métier de Data Engineer est de plus en plus recherché en entreprise. Si vous souhaitez exercer cette profession, voici tout d’abord quelles sont les compétences que vous devrez acquérir.

Quelles sont les compétences à acquérir ?

L’ingénieur des données doit impérativement maîtriser la programmation informatique, et plus précisément les langages Python et Scala. Il doit savoir écrire un script en Python, mais aussi créer un logiciel avec ce langage. De nombreux outils de Data Engineering reposent sur Scala, compatible avec les bibliothèques open source Java.

Le Data Engineer doit aussi maîtriser les outils d’automatisation afin de gagner du temps sur les tâches les plus répétitives et fastidieuses de son emploi du temps. Il doit notamment maîtriser le scripting Shell pour communiquer avec les serveurs UNIX, ou encore le planificateur CRON.

Vous devez également parfaire votre expertise dans le langage SQL permettant de manipuler les systèmes de bases de données. Ce langage est au coeur du métier de Data Engineer. En particulier, PostreSQL et MySQL doivent être maîtrisés.

Vous devez aussi connaître les techniques de modélisation des données, de normalisation de base de données, et faire la distinction entre les bases de données OLTP et OLAP. Il en va de même pour les différentes techniques de traitement de données.

Plus que tout, le Data Engineer doit savoir utiliser des architectures de bases de données, des Data Warehouses, et savoir comment créer des Data Pipelines pour transformer les données et les préparer pour les Data Scientists.

À l’ère du Cloud, il doit aussi maîtriser les plateformes comme AWS, Microsoft Azure et Google Cloud. Plus précisément, les services Cloud de Data Engineering sont les services de stockage (AWS S3, Azure Storage…), de calcul (AWS EC2, Google Compute Engine…), de gestion de cluster, de bases de données MPP ( AWS Redshift, Google BigQuery…) et de traitement de données (AWS Data Pipelines, Azure Data Factory, Google Dataflow…).

Enfin, l’ingénieur doit effectuer une veille constante des technologies émergentes. De nouveaux outils font sans cesse leur apparition, et il est important de suivre l’évolution pour rester à la pointe en matière de performances et d’efficacité…

Les formations universitaires

Plusieurs possibilités s’offrent à vous pour devenir Data Engineer. Vous pouvez tout d’abord vous tourner vers un diplôme de niveau Bac+3 ou supérieur en informatique, en ingénierie logicielle, en mathématiques appliquées, en physique ou en statistiques.

Cependant, vous aurez aussi besoin d’expérience professionnelle. Au minimum, vous devez effectuer des stages. Si votre formation universitaire s’éloigne des disciplines mentionnées ci-dessus, prenez des cours supplémentaires sur les structures de données, les algorithmes, la gestion de bases de données ou la programmation.

Au cours de vos études, n’hésitez pas à réaliser des projets personnels aux côtés de camarades ou à participer à des événements tels que des hackatons. Ceci vous permettra de développer un portfolio à présenter à vos futurs employeurs potentiels.

Après un bachelor, vous pouvez bien évidemment continuer avec un Master dans le domaine de l’ingénierie informatique ou des sciences informatiques. Une telle formation vous permettra de parfaire vos compétences, d’étendre vos connaissances, et éventuellement de devenir directement Data Scientist.

Gardez toutefois à l’esprit que le métier de Data Engineer ne nécessite pas forcément de diplôme de niveau Bac+5. Une expérience professionnelle pertinente ou une preuve concrète d’expertise technique peuvent suffire à convaincre de nombreux employeurs.

Une première expérience dans l’ingénierie peut être un précieux atout. Elle vous permettra de comprendre comment aborder l’exploitation des données d’entreprise, et vous apprendra à faire preuve de créativité pour résoudre des problèmes de façon innovante. Or, il s’agit d’une caractéristique essentielle du métier de Data Engineer.

De même, le Data Engineer doit savoir collaborer avec les dirigeants d’entreprise, les Data Scientists et les Data Architects. Une première expérience dans le secteur d’activité qui vous attire peut vous permettre de comprendre comment ce secteur fonctionne et comment les données peuvent y être collectées et exploitées via l’analyse.

Les certifications

Même après avoir commencé votre carrière d’ingénieur des données, vous pouvez continuer à acquérir de nouvelles compétences par le biais de certifications. Plusieurs vendeurs et acteurs majeurs de l’industrie comme Oracle, Microsoft, IBM et Cloudera proposent de telles certifications.

En obtenant ces certifications, vous pourrez démontrer votre maîtrise des solutions proposées par ces vendeurs. Pour choisir celles qui peuvent réellement apporter un avantage à votre CV, passez en revue les offres d’emploi qui vous intéressent et vérifiez quelles certifications ou compétences sont requises.

Pour commencer, vous pouvez vous tourner vers la certification  » Certified Data Management Professional  » ou CDMP développée par la Data Management Association International (DAMA). Cette certification généraliste de professionnel des bases de données sera directement reconnue par la plupart des employeurs.

Les formations à distance

Il existe de nombreuses formations à distance pour devenir Data Engineer. Vous pouvez acquérir les compétences requises via des plateformes comme Open Classrooms, Coursera ou Simplilearn.

En France, le leader de la formation à distance en Data Science est DataScientest. Les diplômes qu’il délivre sont co-certifiés par l’Université Paris La Sorbonne, et sont donc pleinement reconnus par les entreprises. Le diplôme de Data Engineer sera bientôt validé par le RNCP et considéré comme un diplôme de niveau Bac +5.