Le métier de Data Engineer ou ingénieur des données garantit un emploi stable, un salaire élevé et des opportunités d'évolution. Découvrez comment suivre une formation pour exercer cette profession au cœur de la Data Science.
Le secteur du Big Data est en plein boom ! Parmi les métiers de ce secteur, on entend souvent parler du Data Scientist, mais moins du Data Engineer. Pourtant, ce professionnel est tout aussi important. Ainsi, devenir data engineer après un bootcamp permet d’accéder à un salaire attractif et à de nombreuses perspectives d’avenir.
Qu'est-ce qu'un Data Engineer ?
L'ingénieur des données est en charge du transport, de la transformation et du stockage des données. En réalité, le Data Engineering est une discipline très vaste.
Son objectif principal est de fournir un flux de données cohérent et organisé pour permettre la Data Science et les tâches Data Driven. Ces tâches peuvent être l'analyse de données, l'entraînement de modèles de Machine Learning, ou encore l'utilisation de données externes pour une application.
Pour créer ce flux de données, différents outils et techniques peuvent être utilisés. Toutefois, ces compétences techniques importantes sont nécessaires.
Le Data Engineer doit être en mesure de créer un " Data Pipeline " (tuyau de données). Il s'agit d'un système composé de programmes indépendants, permettant d'effectuer différentes opérations sur les données collectées ou générées.
Les données peuvent provenir de sources diverses, comme les objets connectés, les capteurs de véhicules, les ensembles d'Open Data, l'activité des internautes sur les sites web et applications, ou tout autre outil de mesure ou de collecte.
En fonction de la nature des sources, les données peuvent être traitées en temps réel ou à fréquence régulière sous forme de lots. Dans tous les cas, l'ingénieur des données a pour rôle de concevoir, de maintenir, et d'étendre les Data Pipelines.
Il peut aussi être en charge, de plus en plus souvent, de concevoir des " plateformes de données ". Il doit également préparer et transformer les données sous une forme exploitable pour les Data Scientists, les équipes d'intelligence artificielle ou de Business Intelligence.
Rôle et missions
La première mission du Data Engineer est d'assurer que le flux de données entre et sorte des systèmes de façon fluide. Il conçoit le système permettant d'absorber les données en provenance des différentes sources, les transforme, et les stocke pour les utilisateurs. Ces systèmes sont souvent appelés "ETL " : extraction, transformation chargement.
Son autre tâche principale est la normalisation des données. L'objectif est de rendre les données accessibles aux utilisateurs en les convertissant dans un format standard. Il s'agit notamment de supprimer les duplicatas, de résoudre les conflits entre les données, et de les conformer à un modèle spécifique.
Le Data Cleaning va de pair avec la normalisation. Il consiste à convertir les données dans un format unique, à compléter les champs vides, ou encore à supprimer les données corrompues ou inutilisables.
Les compétences du Data Engineer
De manière générale, les compétences du Data Engineer sont similaires à celles de l'ingénieur logiciel. Toutefois, d'importantes différences distinguent ces deux métiers.
Un ingénieur des données possède d'abord d'importantes compétences en programmation. Il maîtrise notamment la programmation orientée objet, les structures de données et les algorithmes.
Les langages de programmation les plus utilisés pour le Data Engineering sont Python, Scala et Java. En particulier, Python est très adopté en raison de sa popularité, de son utilisation par les équipes IA et Machine Learning, et pour sa compatibilité avec les outils comme Apache Airflow ou Apache Spark
Le Data Engineer maîtrise aussi les principales technologies de bases de données comme SQL et NoSQL. Il est donc en mesure d'interagir avec les bases de données relationnelles ou non relationnelles.
En outre, les systèmes sont de plus en plus basés sur le Cloud, et les Data Pipelines sont généralement distribués entre plusieurs serveurs. L'ingénieur des données doit donc connaître les systèmes distribués et les plateformes Cloud. Pour orchestrer les serveurs, on utilise des outils de queue de message comme RabbitMQ et Apache Kafka.
Salaire et opportunités
Le métier de Data Engineer est de plus en plus recherché en entreprise. Entre 2021 et 2029, le nombre d'offres d'emploi devrait augmenter de 15% selon le Bureau of Labor Statistics des États-Unis.
En conséquence de cette forte demande, les salaires proposés sont très attractifs. En France, un ingénieur des données gagne entre 35 000€ et 60 000€ par an. Le salaire moyen est de 45 119€ par an, et atteint même 55 714€ après trois ans d'expérience.
Comment devenir Data Engineer ?
Vous l'aurez compris, le métier de Data Engineer est un excellent choix de carrière. Plusieurs options s'offrent à vous pour acquérir les compétences nécessaires.
Les universités proposent de plus en plus de formations en Data Science et en ingénierie des données, y compris à Marseille. De même, les différents fournisseurs de solutions logicielles délivrent des certifications pour leurs produits respectifs. Ces certifications peuvent enrichir votre CV en démontrant votre expertise.
Toutefois, il est recommandé d'opter pour une formation sous forme de bootcamp en ligne. Ces parcours intensifs vous permettent d'acquérir rapidement des compétences très recherchées, et donc de vous insérer efficacement sur le marché du travail.
Quelle que soit la formation choisie, il est judicieux de compléter votre bagage par des expériences concrètes. Vous pouvez notamment collaborer sur des projets de Data Engineering, par exemple sur des plateformes comme GitHub et GitLab.
