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.

En outre, il faut absolument avoir une expérience concrète, comme des stages. Ceux qui ont choisi de suivre un cursus qui n’est pas directement lié à l’ingénierie des données doivent de prendre des cours supplémentaires. Ces derniers concernent les structures de données, les algorithmes, le codage ou la gestion des bases de données.

Par ailleurs, un diplôme ne constitue que la première étape pour devenir un Data Engineer. Il faut impérativement avoir des compétences en matière de big data, d’ingénierie informatique et d’analyse des données.

En fait, une première expérience professionnelle sert de tremplin, et les certifications professionnelles en ingénierie ou en Big Data permettent de compléter le bagage. Des éditeurs de logiciels tels qu’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 supérieur en ingénierie informatique, en mathématiques appliquées ou en informatique offre la possibilité d’atteindre un poste à responsabilité. Voilà pourquoi un grand nombre de Data Engineers choisissent de poursuivre leurs études jusqu’au Master.

Quelles sont les formations existantes ?

Les entreprises sollicitent de plus en plus de Data Engineers. De fait, de nouvelles formations voient le jour. Désormais les universités publiques et les écoles privées proposent des formations d’ingénieur data.

Cependant, il est préférable d’opter pour un BootCamp. En fait, ce type de formation permet d’acquérir rapidement les compétences requises, et de commencer à travailler directement.

Ceux qui sont déjà en activité et qui souhaitent améliorer leurs compétences ou se reconvertir, la formation continue constitue la meilleure option. Cette approche offre la possibilité d’apprendre progressivement, tout en maintenant son activité professionnelle ou ses projets personnels.

Par ailleurs, pour compléter les connaissances acquises par la formation, il est possible d’acquérir de l’expérience en participant à des projets du monde réel. À titre d’exemple, les plateformes Kaggle ou GitHub proposent des projets de data science collaboratifs ouverts à tous. En outre, de nombreux hackathons ont lieu régulièrement. Voilà un excellent moyen d’acquérir une expérience pratique et d’enrichir votre CV ou votre portfolio pour convaincre vos futurs employeurs !

En France, le leader des BootCamps et des Formations Continues de Data Engineer est DataScientest. Conçues par des experts, ces formations professionnelles répondent aux besoins réels des entreprises et permettent d’apprendre le métier efficacement.

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