data engineer sur son poste de travail

Formation Data Engineer – le guide complet : prérequis, programme, débouchés

Une formation Data Engineer permet d’accéder au métier très recherché d’ingénieur des données. Découvrez tout ce que vous devez savoir à travers notre guide complet : pré-requis, compétences à acquérir, salaires et débouchés, meilleures formations existantes…

Pour analyser et tirer profit des données, les Data Scientists ont besoin d’y accéder à tout moment. Il est nécessaire de mettre en place des  » réservoirs  » de données, une architecture de stockage et de traitement, et des  » tuyaux  » permettant de filtrer les données à la source. Tel est le rôle du Data Engineer, indispensable au sein d’une équipe de Data Science.

Qu’est-ce qu’un Data Engineer ou ingénieur des données ?

Le Data Engineer développe, construit, teste et maintient les bases de données, les systèmes de collecte et de traitement, et les  » pipelines  » délivrant continuellement les données aux scientifiques et analystes de données.

Ce rôle peut fortement varier d’une entreprise à l’autre. De manière générale, le Data Engineer peut être considéré comme le gardien et le  » facilitateur  » des transferts et du stockage de données. Sa responsabilité est de transformer les données dans un format adapté à l’analyse.

Parmi ses responsabilités, le Data Engineer doit s’assurer que les systèmes de collecte et de stockage de données correspondent aux besoins de l’entreprise et aux standards industriels. Il doit intégrer les logiciels de Data Management à la structure existante de l’entreprise ou trouver de nouvelles manières d’acquérir les données.

À l’aide d’une large variété de langages de programmation et d’outils, il crée des composants logiciels personnalisés pour fusionner les différents systèmes ou développer une infrastructure analytique. Enfin, l’ingénieur des données est en charge de stocker et de traiter les données de façon sécurisée grâce à es mesures de cyber-défense.

Les compétences du Data Engineer

Un Data Engineer maîtrise les langages de programmation lui permettant d’explorer les données et d’effectuer des requêtes au sein des bases de données. Les langages tels que Python ou R sont très utilisés pour l’analyse statistique ou la modélisation.

Il utilise aussi le langage et les moteurs SQL comme Apache Hive, car les données Big Data sont généralement stockées sur des bases de données relationnelles. La maîtrise d’outils comme Spark, Hadoop ou Kafka est également un précieux atout.

En outre, des connaissances en architectures de bases de données, en Machine Learning, en Data Warehousing sont très utiles. Le Data Engineer doit aussi savoir construire des pipelines de données, maitriser le Data Mining et utiliser les plateformes Cloud comme Amazon Web Services.

De manière générale, les technologies de Data Management évoluent constamment. Il est donc important pour l’ingénieur de données de veilleur en permanence pour suivre l’évolution du secteur et rester à jour.

Salaire et débouchés de la formation

Le Data Engineer est de plus en plus recherché dans tous les secteurs, alors que le Big Data prend de plus en plus d’importance. Les offres d’emploi sont nombreuses, et vont continuer à augmenter au fil des années à venir. Selon le Bureau of Labor Statistics, les offres d’emploi devraient augmenter de 15% par an jusqu’en 2029.

Toutes les entreprises, des géants de la Silicon Valley aux petites PME familiales ont désormais besoin d’un ingénieur des données. Cet expert est indispensable pour tirer pleinement profit des données à disposition.

En conséquence, les salaires proposés sont particulièrement attractifs. Selon Glassdoor, un Data Engineer gagne en moyenne 130 000 dollars par an en 2021. En France, le salaire annuel moyen est de 45 000€.

Comment devenir Data Engineer ?

En général, les Data Engineers ont un diplôme en mathématiques, en science, en informatique, en ingénierie logicielle ou en lien avec le secteur de l’entreprise dans laquelle ils travaillent. Un diplôme de niveau Bac+3 peut suffire à accéder à un premier poste d’ingénieur des données.

Des expériences concrètes, comme des stages, sont elles aussi indispensables. Si vous optez pour un diplôme sans lien direct avec l’ingénierie des données, veillez à prendre des cours additionnels sur les structures de données, les algorithmes, le codage ou la gestion de bases de données.

Toutefois, décrocher un diplôme n’est qu’une première étape pour devenir Data Engineer. Vous devez impérativement disposer de compétences en Big Data, en ingénierie informatique et en analyse de données.

Une première expérience professionnelle fait office de tremplin, et des certifications professionnelles en ingénierie ou en Big Data permettent de compléter le bagage. Les éditeurs de solutions logicielles comme Oracle, Microsoft, IBM et Cloudera proposent leurs certifications. De même, la certification CDMP créée par la Data Management Association International est largement reconnue par les employeurs.

Un diplôme de plus haut niveau en ingénierie informatique, en mathématiques appliquées ou en informatique offre l’opportunité d’atteindre un poste à responsabilité. De nombreux Data Engineers choisissent d’aller jusqu’au Master.

Quelles sont les formations existantes ?

Les Data Engineers sont de plus en plus recherchés en entreprise. De fait, de nouvelles formations voient le jour. Les universités publiques et les écoles privées proposent désormais des parcours d’ingénieur des données.

Toutefois, nous vous conseillons plutôt d’opter pour un BootCamp. Ce type de formation vous permettra d’acquérir rapidement les compétences requises, et de commencer à travailler directement.

Si vous exercez déjà une activité, et que vous souhaitez gagner en compétences ou vous reconvertir, une Formation Continue constitue la meilleure option. Cette approche vous permet de vous former progressivement, tout en poursuivant votre activité professionnelle ou vos projets personnels.

En France, le leader des BootCamps et des Formations Continue de Data Engineer est DataScientest. Ces formations professionnalisantes, conçues par des experts, répondent aux besoins réels des entreprises et permettent d’apprendre le métier efficacement.

Pour compléter les notions acquises grâce aux formations, vous pouvez aussi gagner de l’expérience en participant à des projets concrets. Les plateformes Kaggle ou GitHub proposent par exemple des projets de Data Science collaboratifs et ouverts à tous. De nombreux hackatons sont aussi organisés régulièrement. De quoi vous faire la main, et enrichir votre CV ou votre portfolio pour convaincre vos futurs employeurs !