Le métier de Data Engineer connaît actuellement un essor fulgurant, et le nombre de postes à pourvoir ne cesse d'augmenter. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur cette profession devenue indispensable à l'heure du Big Data, et comment se former rapidement pour y accéder.
Toutes les entreprises utilisent désormais le Big Data pour prendre des décisions basées sur les données. Toutefois, cette pratique de " Data Science " riche en opportunités requiert une infrastructure. Le professionnel chargé de construire et de maintenir cette infrastructure est le Data Engineer.
L'ingénieur des données a pour rôle d'assurer un flux ininterrompu de données entre les serveurs et les applications diverses. Il construit, teste, maintient des architectures de données pour l'ingestion, le traitement et la gestion de données.
Cet expert travaille en collaboration avec les autres rôles de la science des données comme les Data Architects, les Data Analysts et les Data Scientists. Sans l'architecture requise, ces derniers ne peuvent exploiter les données. Ils ont besoin d'une infrastructure pour accéder aux données en temps réel et les exploiter.
Le rôle du Data Engineer est donc primordial. C'est la raison pour laquelle ce métier est désormais très recherché en entreprise, et compte parmi les professions en plein essor du secteur technologique. Bonne nouvelle : un bootcamp de data engineer de 11 semaines suffit pour vous former et acquérir toutes les compétences nécessaires.
Rôle et responsabilités du Data Engineer
Le Data Engineer crée des bases de données optimales, conformes aux standards d'architecture des données. Il doit permettre la migration des données entre différents serveurs et systèmes de " databases ".
En fonction des besoins de l'entreprise, il conçoit un système extensible, robuste et résistant aux pannes. Ainsi, de larges volumes de données peuvent être pris en charge avec suffisamment d'élasticité pour supporter l'augmentation du nombre de sources d'informations.
Il arrive en effet que le volume de données collectées par une entreprise double subitement. Si l'infrastructure n'est pas assez élastique, une telle situation peut générer des coûts importants en termes de ressources et de temps.
L'ingénieur des données construit aussi des " Data Pipelines " permettant de transférer les données d'un point à l'autre. Il s'agira par exemple de déplacer la donnée depuis sa source vers la plateforme sur laquelle elle pourra être analysée par le Data Scientist ou le Data Analyst.
Après avoir conçu et implémenté l'infrastructure de données et les " Data Pipelines " permettant de fournir les données aux équipes d'analystes, le Data Engineer doit en permanence surveiller l'état de santé du système et résoudre les problèmes éventuels. Il cherche aussi continuellement des pistes d'amélioration.
En outre, l'ingénieur des données est aussi responsable du catalogage et de l'organisation des métadonnées, définissant les processus par lesquels les données sont incorporées ou extraites de la Warehouse.
Compétences et outils
Pour mener à bien sa mission, le Data Enginner doit impérativement posséder de solides compétences techniques. Il doit d'abord être en mesure de concevoir et de construire les Data Warehouses où les données sont collectées, stockées et récupérées.
Cet expert est aussi capable d'automatiser les Data Warehouses, afin d'apporter vitesse et flexibilité à l'entreprise. Cette automatisation permet de réduire les efforts nécessaires en termes de gestion du système. Pour y parvenir, il implémente des outils de type " DWA (Data Warehouse Automation)
L'ingénieur des données manie aussi les outils " ETL " (extraction, transformation, chargement) permettant d'extraire les données de différentes sources, de les convertir dans un format adapté au stockage et à l'analyse, et à les charger vers la base de données adéquate.
La boîte à outils du Data Engineer comprend plusieurs langages de programmation, les principaux systèmes d'exploitation informatiques, les systèmes de bases de données, les solutions ETL, les frameworks Big Data, ou encore les plateformes de Cloud Computing.
Un métier de plus en plus recherché, salaire attrayant à la clé
Très recherchés, les Data Engineers peuvent donc profiter d'un salaire élevé. En France, le salaire moyen s'élève à 45 119€ par an pour un débutant. Rapidement, après trois mois d'expérience, la moyenne atteint 55 714€ par an.
Selon le rapport Tech Job Report 2020 de Diece, le métier de Data Engineer est celui qui rencontre la plus forte croissance dans le domaine de la technologie. À l'heure où les entreprises croulent sous les données, elles cherchent désormais à les exploiter pour en tirer profit.
Par conséquent, faire appel à un ingénieur des données est devenu impératif pour rester compétitif. Et la tendance n'est pas près de s'inverser, face à la digitalisation massive de l'économie...
Comment devenir Data Engineer ?
Vous l'aurez compris : pour exercer le métier de Data Engineer, il est impératif d'acquérir les compétences techniques requises. Plusieurs voies s'offrent à vous pour atteindre cet objectif.
Face à la demande croissante des entreprises, de nombreuses universités proposent désormais des parcours spécialisés. C'est notamment le cas en France, où les diplômes de Data Science fleurissent dans toutes les grandes villes.
En outre, les fournisseurs de solutions logicielles proposent des examens de certification. Ceci permet de prouver que vous maîtrisez les principaux outils de Data Engineering, et donc d'étoffer votre CV pour convaincre les employeurs.
Toutefois, la meilleure façon de se former efficacement au métier de Data Engineer est d'opter pour un programme de type BootCamp en ligne. Ces formations courtes et intensives permettent d'acquérir les compétences requises en un temps record, et donc de s'insérer rapidement sur le marché du travail.
