Tout savoir sur le métier de Data Engineer
À l’heure actuelle, les compétences acquises par un Data Engineer sont devenues essentielles pour aider les entreprises à améliorer leur stratégie globale. Son expertise technique et sa capacité à automatiser les processus complexes de gestion des données sont des caractéristiques de plus en plus recherchées par des entreprises de divers secteurs. DSP vous propose de découvrir ce métier en plein essor, les compétences nécessaires à acquérir pour pouvoir prétendre à une carrière dans la data, ainsi que les formations disponibles et les opportunités professionnelles qui découlent de notre mastère Data Engineer.
Data Engineer : La fiche métier
Vous envisagez une carrière en tant que Data Engineer (ingénieur de données) ? Voici quelques informations importantes à connaître à propos de cet emploi.
Quelles sont les principales missions du data engineer ?
Les principales missions du Data Engineer reposent sur la conception de solutions qui permettent de traiter des volumes importants de données (Big Data). Celles-ci doivent, à la fois, être parfaitement sécurisées, mais aussi lisibles et facilement compréhensibles par les Data Analysts et les Data Scientists qui seront amenés à traiter ces données par la suite.
Pour mener à bien son rôle au sein du projet informatique, le Data Engineer se doit de collecter, trier, uniformiser et stocker les données en provenance de diverses sources (réseaux sociaux, IoT, site web, applications mobiles, etc.) en utilisant diverses techniques. Il conçoit alors une infrastructure de données capable de répondre aux besoins de son équipe, ainsi que de l’entreprise en facilitant l’accès et la lecture de ces informations. Parce que ce travail est particulièrement chronophage, le Data Engineer met généralement en place des outils et des algorithmes pour automatiser certaines tâches essentielles à effectuer dans le cadre de sa mission finale.
Quels types d’entreprises ont besoin d’un data engineer ?
D’une manière générale, l’ensemble des entreprises utilisent des données pour améliorer leurs services ou leurs produits, en fonction de leur marché et des attentes de leurs clients. Pour autant, certains secteurs d’activité se démarquent un peu plus dans leur utilisation des données pour améliorer leur compétitivité au quotidien.
Les grandes entreprises ou les grands groupes sont parmi les premières organisations à travailler avec des Data Engineers. En effet, ces sociétés possèdent en général de nombreuses données précieuses et/ou confidentielles. Elles comptent donc sur l’expertise de ce professionnel pour concevoir et maintenir des infrastructures de données sécurisées et évolutives.
Les sociétés de e-commerce font partie des organisations ayant besoin d’un Data Engineer pour les aider à analyser le comportement des utilisateurs et optimiser leurs tunnels de vente, leurs produits ou leurs services. Dans le secteur de la finance, un professionnel de la data peut aussi s’avérer d’une aide précieuse pour permettre aux organisations de mieux anticiper les prises de risques, gérer les portefeuilles et assurer la sécurité de leurs infrastructures de données, selon les normes en vigueur.
Enfin, les entreprises du domaine de la santé ont souvent recours à l’analyse de données dans le cadre de la recherche médicale ou du développement de médicaments, par exemple. Ces organisations ont alors souvent recours à un Data Engineer pour garantir la confidentialité de leurs informations et celles des patients impliqués dans ces processus.
Quelles sont les compétences requises pour devenir Data Engineer ?
Pour devenir Data Engineer, il est essentiel de maîtriser différentes compétences, notamment :
- les langages de programmation (Python, SQL, Java, etc.) ;
- les différents environnements web (Hadoop, Hive, Spark, etc.) ;
- les mathématiques ;
- la modélisation des données ;
- l’intelligence artificielle (Machine Learning, Deep Learning).
Quelle formation peut-on suivre pour devenir data engineer ?
Pour devenir Data Engineer, il est possible de suivre une formation classique ou en alternance dans une école spécialisée en France. La DSP propose, par exemple, un mastère Data Engineer en deux ans, accessible aux étudiants titulaires d’un diplôme de niveau Bac + 3 ou 4, ou aux professionnels forts de trois ans d’expérience.
Ce cursus offre la possibilité aux apprenants d’obtenir un titre RNCP de niveau 7 (Répertoire National des Certifications Professionnelles), reconnu comme une certification de niveau BAC +5. Dans le cadre du mastère data engineer de la DSP, les étudiants sont amenés à suivre 800 heures de cours dispensées par des professionnels du Big Data. Ces derniers les forment, entre autres, à maîtriser les solutions de traitement et de stockage des données.
Quel est le salaire moyen d’un Data Engineer ?
En France, un Data Engineer expérimenté (entre 5 et 9 ans d’expérience) peut prétendre à un salaire brut annuel compris entre 55 000 et 70 000€ en moyenne. En salaire mensuel, ces rémunérations représentent environ 4 583 et 5 833€ brut.
Quels sont les autres débouchés possibles après un mastère en data engineering ?
Après avoir complété un mastère en Data Engineering de la DSP, de nombreux métiers s’offrent aux apprenants, en plus du métier de Data Engineer précédemment évoqué. Parmi eux, on compte notamment :
- Data Analyst : ce professionnel est chargé d’analyser les données pour en extraire les informations les plus utiles dans le cadre d’une prise de décision stratégique ;
- Data Scientist : ses missions reposent sur le développement de modèles d’apprentissage automatique pour aider une entreprise à résoudre des problématiques complexes ;
- Chief Data Officer (CDO) : il est chargé de concevoir et mettre en place une stratégie de gestion des données pour répondre aux objectifs de l’organisation ;
- Data Pipeline Engineer : ce professionnel conçoit, construit et maintient des systèmes de traitement de données automatisés. Ces derniers permettent ensuite de transférer des données entre différentes sources de manière sécurisée ;
- Big data architecte (Architecture de données) : sa mission principale est de concevoir et de gérer des systèmes de traitement et de stockage des données à grande échelle ;
- Big data consultant(e) : il est principalement chargé d’analyser les besoins des clients d’une entreprise, afin de concevoir des solutions de traitement et d’analyse de données sur mesure.
