Tout savoir sur la formation data engineer et les big datas
À l’heure actuelle, les données sont devenues un véritable atout stratégique pour les entreprises œuvrant dans de nombreux secteurs d’activité. Le big data représente des volumes colossaux de données complexes provenant de diverses sources. Les compétences du Data Engineer deviennent alors essentielles pour permettre aux organisations d’exploiter pleinement le potentiel de ces informations.
En effet, ce professionnel maîtrise les technologies et les outils nécessaires pour tirer le meilleur parti des données sur un plan stratégique. De plus en plus recherché, ce métier offre donc des perspectives de carrière attractives et des parcours d’apprentissage spécifiques, comme celles proposées par la DSP, permettent d’acquérir les aptitudes indispensables pour exceller dans ce domaine de l’informatique.
Que sont le big data et le data engineering ?
Le big data, aussi connu sous le nom de mégadonnées, englobe des volumes massifs de données, complexes et difficiles à traiter grâce à des méthodes traditionnelles. Ces données proviennent de différentes sources, comme les réseaux sociaux, les capteurs IoT, les applications mobiles, les sites Internet, etc.. Elles sont caractérisées par ce que l’on appelle les 5 V : le volume, la valeur, la variété, la vélocité et la véracité.
Le data engineering (ingénierie des données) est un domaine d’activité directement relié au big data. Il regroupe l’ensemble des outils, des pratiques et des technologies utilisés pour collecter, nettoyer, trier, stocker et analyser les données du big data. Les ingénieurs de données (Data Engineers) sont, entre autres, chargés de concevoir des infrastructures de données dans le but de les rendre accessibles, lisibles et compréhensibles par les Data Analysts ou les Data Scientists.
Pourquoi se former au métier de data engineer ?
Un Data Engineer est un poste particulièrement important pour diverses entreprises, comme des grands groupes, des laboratoires de santé ou des sociétés œuvrant dans le domaine de la finance. En effet, ces entreprises utilisent souvent un volume important de données, dans le but de prendre des décisions stratégiques éclairées, de mieux comprendre les besoins de leur clientèle, d’effectuer des analyses ou de prévoir et limiter certains risques propres à leurs marchés.
Un Data Engineer devient alors un élément clé au sein de ces organisations. En effet, lui seul est capable de collecter et rendre visible les données du big data. Il est aussi en mesure de construire des infrastructures de données sécurisées et d’assurer leur maintenance au quotidien. C’est la raison pour laquelle les diplômés de formations en data engineering sont des professionnels de plus en plus recherchés par ce type d’organisations.
En plus de leur expertise technique, les Data Engineers jouent un rôle essentiel dans la gestion des données sensibles, assurant leur conformité aux réglementations en vigueur, comme RGPD. Ils sont aussi responsables de la mise en œuvre de solutions innovantes pour optimiser l’utilisation des données, contribuant ainsi à l’amélioration des performances globales de l’entreprise. Cette polyvalence et cette adaptabilité font des Data Engineers des acteurs incontournables dans le monde de l’informatique.
En plus d’être un emploi particulièrement stimulant, dont les actions menées par un ingénieur de données peuvent avoir un impact direct sur les résultats de l’entreprise, et d’offrir de belles possibilités de carrière et d’évolution, le métier de Data Engineer propose un salaire attractif, même pour les juniors. La demande croissante des entreprises pour ce type de profil étant supérieur au nombre de Data Engineer opérationnels, il est par ailleurs assez aisé de trouver un emploi dès la sortie de ses études en ingénierie de données.
Où suivre une formation en data engineering ?
Pour devenir Data Engineer, le moyen le plus simple reste de suivre un parcours de formation classique (cours dispensés à l’école) ou en alternance (année divisée entre une période en entreprise et une période de cours au sein du centre d’apprentissage).
La DSP, par exemple, propose un mastère Data Engineer, accessible aux étudiants dotés d’un diplôme de niveau Bac +3 ou +4, mais aussi aux professionnels avec trois ans d’expérience professionnelle. L’admission repose sur un entretien de motivation et l’étude du dossier de l’étudiant. À la fin de ce cursus, l’école spécialisée DSP délivre un titre RNCP de niveau 7 (Répertoire National des Certifications Professionnelles), équivalent à une certification de niveau Bac +5 en France.
Pourquoi suivre une formation de data engineer par alternance ?
À l’image de celle proposée par DSP, suivre une formation de Data Engineer en alternance permet de bénéficier de multiples avantages. Pour rappel, un cursus de ce type permet d’acquérir à la fois les bases théoriques, transmises pendant les cours à l’école, mais aussi quelques premières compétences opérationnelles en entreprise.
Pour obtenir leur diplôme de Data Engineer, les apprenants sont amenés à effectuer leur année scolaire en alternant leurs sessions à l’école et en entreprise. Leur évaluation repose sur des contrôles continus et des examens partiels. Pour valider leur certification, les étudiants sont tenus de présenter et soutenir un projet de fin d’études face à un jury.
Faire le choix d’une formation en data engineering en alternance, comme celle proposée par la DSP, offre diverses possibilités d’avenir aux étudiants. En effet, le fait de passer une partie du cursus au sein d’une entreprise est idéal pour leur permettre d’acquérir des compétences précises, comme la capacité à effectuer une veille technologique, indispensable à l’anticipation de l’évolution des normes en matière de traitement des données. Les élèves de la DSP pourront également découvrir les principes de l’intelligence artificielle (IA), comme le Deep Learning ou le Machine Learning, et seront aussi formés à l’analyse de certains cas d’usage pour se familiariser avec cette technologie.
Grâce à un parcours d’apprentissage en alternance, les étudiants sont à même de découvrir ce qu’est une infrastructure de données massives, ainsi que les techniques et les outils utilisés en entreprise et en data science pour répondre aux attentes des organisations. De la gestion d’une équipe à la compréhension d’un cahier des charges, en passant par la gestion des budgets et la définition d’une base de données optimale grâce aux bonnes méthodologies de conception et d’exploitation… Un cursus d’apprentissage en data engineering et big data en alternance se présente comme un tremplin de premier choix pour les futurs professionnels du monde de la data.
Quel est le rôle du Data Engineer en entreprise ?
Dans une entreprise, un Data Engineer possède un rôle particulièrement important. Sa mission principale est de collecter, stocker, trier et analyser les données du big data, afin de les rendre lisibles et exploitables par les autres professionnels de la data (Data Analyst ou Data Scientist). Ces données serviront, par la suite, à aider l’organisation à prendre des décisions éclairées sur divers sujets stratégiques.
Au quotidien, un ingénieur de données effectue des missions articulées autour de trois axes principaux. Le premier d’entre eux est la conception et la mise en œuvre des infrastructures de données. Cette dernière désigne l’ensemble des systèmes, des technologies, et des processus utilisés pour collecter, stocker, gérer, traiter et analyser des datas. Le rôle d’un Data Engineer est donc de développer l’architecture de la plateforme de données (sélection des outils et des technologies adéquates), tout en prenant en considération les besoins de l’entreprise en matière de sécurité et d’accessibilité.
Le second axe de travail d’un ingénieur de données est relié à la collecte et la transformation des données du big data. Pour ce faire, ce professionnel est chargé d’établir des processus de collecte via des pipelines automatisés et à partir de diverses sources (flux API, fichiers CSV, systèmes internes, etc.). Il est, par la suite, chargé de nettoyer et de préparer ces données en supprimant, par exemple, les doublons. Son but est ici de proposer un fichier parfaitement exploitable par les analystes.
Enfin, un Data Engineer est également chargé d’assurer la maintenance et la sécurité des infrastructures de données qu’il a produites. L’une de ses missions principales repose ainsi sur l’optimisation des performances de ladite infrastructure, afin de garantir un traitement des données fluide et efficace au quotidien. L’ingénieur est aussi chargé de mettre en place des processus de sauvegarde pour faire face aux éventuels risques de pannes et de pertes de données précieuses. De la même manière, il veille au respect des réglementations en matière de confidentialité des informations et assure la sécurité des données au sein d’une organisation.
Quelles compétences sont requises pour devenir Data Engineer ?
Pour devenir Data Engineer, il est important de garder en tête que certaines compétences essentielles sont à posséder avant de se lancer dans ces types de formations.
Un ingénieur de données dispose d’une large gamme d’aptitudes techniques. Parmi elles, on compte notamment :
- une aisance avec les différents langages de programmation : Python, Java, Scala, SQL n’ont en générale aucun secret pour un professionnel de la donnée ;
- une bonne compréhension des concepts de cloud computing et de big data ;
- une maîtrise des outils big data comme Hadoop, Spark, Elasticsearch, etc. ;
- de bonnes compétences analytiques.
Il doit également être capable de travailler en équipe, dans un environnement évoluant à grande vitesse. Son aisance relationnelle et sa capacité à résoudre des problèmes rapidement sont des atouts complémentaires différenciant, dans le cadre d’une candidature à un poste de Data Engineer.
