Pourquoi faire sa formation de data engineer par alternance ?
De nos jours, la profusion des données est devenue une véritable mine d’or pour les entreprises qui souhaitent améliorer leurs produits ou leurs services. Pour autant, avant d’être en mesure de les exploiter, il est essentiel de faire appel à un data engineer, en mesure de concevoir les infrastructures nécessaires à la bonne utilisation de celles-ci.
Avec la demande croissante de professionnels qualifiés dans le domaine de la donnée et de l’informatique, choisir la bonne voie d’apprentissage est donc primordial pour les futurs diplômés en data engineering. Parmi les options disponibles, la formation en alternance de la DSP se distingue par ses nombreux avantages. Découvrons ensemble pourquoi une formation en alternance en data engineering représente un choix judicieux pour les futurs ingénieurs de données.
En quoi consiste la formation par alternance en data engineering ?
La formation au data engineering en alternance de la DSP permet de bénéficier d’un parcours théorique, sous la forme de cours dispensés par l’école, couplé avec une expérience en entreprise. Une année scolaire est en effet divisée en deux périodes distinctes (une en entreprise et une à l’école) qui s’alternent. Pour obtenir la certification professionnelle, les étudiants sont amenés à passer des examens en contrôle continu, ainsi que des partiels. La validation finale repose sur un cas pratique réalisé dans le cadre d’un projet de fin d’études et doit être soutenu devant un jury.
L’apprentissage en alternance de la DSP dans le domaine des données et de l’informatique offre la possibilité aux étudiants d’acquérir des compétences précises. Parmi elles, on compte notamment la capacité à effectuer une veille technologique et réglementaire qui permet d’anticiper l’évolution des normes en matière de traitement des données. Un élève en alternance pour obtenir le titre de data engineer sera également formé à l’analyse des cas d’usage en Intelligence artificielle (Machine Learning, Deep Learning, etc.).
Le data engineering repose sur différents concepts techniques essentiels à connaître. Une formation en alternance permet aux apprenants de comprendre ce qu’est un projet de plateforme de données massives et d’identifier et d’intégrer les outils inclusifs utilisés en data science. Ce diplôme permettant de valider les capacités complètes d’un data engineer, la formation en alternance de la DSP vise aussi à transmettre à l’apprenant les compétences en matière de supervision et de vérification du cahier des charges en fonction des besoins et des budgets d’une entreprise. Il sera également en mesure de définir une base de données de manière optimale, en utilisant les méthodologies de conception et d’exploitation adéquates pour répondre aux besoins d’un Data Analyst et Data Scientist.
Bon à savoir : une formation de data engineer en alternance est accessible à toutes les personnes titulaires d’un diplôme de niveau Bac +3 minimum. A contrario, présenter une expérience professionnelle de 2 ans dans le secteur d’activité peut aussi être pris en considération dans le cadre d’une candidature pour ce type de formation. Les admissions se font à partir d’une étude de dossier, de la réalisation de tests et d’un entretien.
Les avantages de la formation en alternance pour devenir data engineer
Faire le choix d’un cursus en alternance pour envisager une carrière en tant qu’ingénieur de données présente de nombreux avantages intéressants à connaître.
Acquérir des compétences pratiques avec une formation professionnalisante en alternance
Le principal atout d’une formation en alternance repose sur le développement de compétences pratiques, en situation réelle et à travers des projets concrets menés au sein d’une entreprise. En plus des connaissances théoriques acquises en cours, pendant les périodes scolaires, ce type de formation est un tremplin pour appréhender la gestion de projet en équipe et faire face plus aisément à différents cas de figure concrets au sein de diverses entreprises.
L’alternance offre également l’opportunité d’utiliser les différents outils et technologies manipulés par les data engineers au quotidien : langage de programmation (Python, Java, etc.), frameworks de traitement de données (Hadoop, Spark) ou certains outils de cloud comme AWS, par exemple.
Financer le coût de la formation au data engineering grâce à l’alternance
Dans le cadre d’une certification professionnalisante préparée en alternance (accessible aux personnes sujettes à un handicap) l’apprenant ne prend en charge aucuns frais de formation. Par ailleurs, celui-ci perçoit également une rémunération pour le travail qu’il effectue en entreprise. Il s’agit donc d’un atout majeur à prendre en considération au moment de choisir ses formations en data engineering.
Trouver un emploi plus facilement à l’issue de la formation en alternance
Comme nous l’avons évoqué précédemment dans cet article, effectuer une formation en alternance augmente de manière considérable le pourcentage de chances d’intégrer une entreprise sur candidature à la fin de celle-ci. En effet, ce type d’étude met à disposition des data engineers immédiatement opérationnels, capable de prendre en main des projets de manière autonome dans un laps de temps très réduit.
Le marché de l’employabilité des data engineers étant en plein essor, les apprenants munis d’une certification en alternance et de multiples compétences en gestion de projet ont d’autant plus de chance de trouver un emploi rapidement à la fin de leur formation. Par ailleurs, l’alternance est un tremplin idéal pour développer un réseau professionnel et, du même coup, un panel d’opportunités professionnelles plus large pour l’apprenant.
Obtenir un diplôme de data engineer reconnu partout en France
La formation data engineer en alternance proposée par la DSP permet d’obtenir une certification professionnalisante de niveau 7 (EU), inscrite au RNCP par France Compétences. Reconnu partout en France, ce diplôme offre la possibilité aux étudiants de prétendre aisément à des postes à responsabilité dans le domaine de la data : data engineer, ingénieur big data, ingénieur de données, big data architecte (architecture de données), data pipeline engineer ou consultant big data dans des entreprises de divers secteurs d’activité.
