Certifications AWS pour les ingénieurs de données en 2025 : Un guide complet

Certifications les plus pertinentes pour les ingénieurs de données

Maintenant que vous savez ce que sont les certifications AWS, examinons celles qui comptent le plus pour les ingénieurs de données. Chacun d'entre eux se concentre sur les compétences dont vous avez besoin pour concevoir, construire et gérer des systèmes de données basés sur le cloud, et je vous aiderai à choisir la bonne voie en fonction de votre expérience.

Certifications d'ingénieur en données AWS. Image par l'auteur. 

Ingénieur de données certifié AWS (niveau associé)

La certification AWS Certified Data Engineer s'adresse aux personnes qui souhaitent construire et gérer des pipelines de données sur AWS. Il se concentre sur le transfert des données dans AWS, leur traitement à l'aide de flux de travail ETL et leur stockage dans les bons services et formats pour l'analyse et l'utilisation à long terme.

Vous travaillerez avec des outils comme AWS Glue et SQL pour nettoyer, transformer et déplacer des données. Vous apprendrez également à stocker ces données dans Amazon S3, à choisir entre différents formats de fichiers en fonction du coût et des performances, et à travailler avec des bases de données telles que Redshift et DynamoDB, en fonction de votre cas d'utilisation.

Au-delà du traitement et du stockage, la certification couvre également la manière d'organiser les données afin qu'elles soient faciles à trouver et à conserver dans les différents projets. En ce qui concerne la sécurité, vous découvrirez comment gérer les accès à l'aide d'IAM, sécuriser les connexions réseau et protéger vos bases de données en suivant les meilleures pratiques d'AWS.

Cette certification est idéale si vous cherchez à vous spécialiser dans les flux de données " cloud-first " et à comprendre comment concevoir des systèmes fiables et sécurisés sur AWS.

Architecte de solutions certifié AWS (niveau associé)

La certification AWS Certified Solutions Architect porte sur la conception de solutions cloud, notamment les architectures de données. C'est un excellent choix pour les ingénieurs en données qui veulent apprendre à construire des systèmes sécurisés, fiables et évolutifs sur AWS.

Vous aurez une expérience pratique des services de base tels que EC2 pour le calcul, S3 pour le stockage et AWS IAM pour la gestion de l'accès et de la sécurité. Ce sont tous des éléments clés de la mise en place et de l'exploitation de pipelines de données basés sur le cloud.

Développeur certifié AWS (niveau associé)

Bien que la certification AWS Certified Developer soit destinée aux développeurs, elle est également utile aux ingénieurs de données qui travaillent sur des pipelines de données impliquant l'intégration d'applications.

Vous apprendrez à :

• Construire et déployer des applications sans serveur en utilisant des outils comme AWS Lambda, Amazon SQS et API Gateway.
• Suivez les meilleures pratiques de sécurité AWS avec des services tels que IAM (pour le contrôle d'accès), KMS (pour la gestion des clés) et MFA (pour l'authentification multifactorielle).

AWS Certified Machine Learning (niveau spécialisé)

La certification AWS Certified Machine Learning est utile si vous travaillez avec des modèles d'apprentissage automatique ou si vous collaborez avec des équipes de science des données. Il se concentre sur les premières étapes du pipeline d'apprentissage automatique - les parties où les ingénieurs de données jouent un rôle clé. Dans ce document, vous apprendrez à :

• Préparer les données pour la ML, y compris le nettoyage et la transformation des ensembles de données et la création de caractéristiques pour la formation.
• Utilisez des outils AWS de base tels qu'Amazon Kinesis pour collecter des données en continu et Amazon SageMaker pour former et déployer des modèles.

Format et conditions de l'examen

Une fois que vous vous êtes préparé, il est temps de passer l'examen. Les examens AWS valident la façon dont vous appliquez vos connaissances dans des situations réelles. Ils testent votre capacité à prendre des décisions et à résoudre des problèmes en utilisant les services AWS.

Conditions préalables et expérience recommandée

Vous n'avez pas besoin de qualifications officielles pour passer l'examen - tout le monde peut l'essayer. Mais AWS recommande quelques mesures pour vous aider à vous sentir mieux préparé :

• Expérience pratique : Idéalement, vous avez passé au moins un an à travailler avec AWS sur des projets réels. Vous avez peut-être contribué à la mise en place de systèmes fiables et évolutifs ou soutenu des équipes qui l'ont fait.
• Connaissance des principaux services AWS : Vous devez connaître les bases des services liés au calcul, au stockage, à la mise en réseau et aux bases de données - suffisamment pour comprendre ce que fait chacun d'entre eux et quand l'utiliser.
• Compréhension de base de l'architecture : Il est utile que vous puissiez analyser un problème, comprendre les besoins techniques et déterminer les services AWS qui conviennent le mieux.

Détails de l'examen

Voici ceà quoi vous pouvez vous attendre le jour de l'examen pour la plupart des certifications :

Le coût total pour se présenter à l 'examen AWS Associate est de 150 $, et de 300 $ pour les examens Specialty (sujet à changement avec le temps, vérifiez les prix des examens pour plus de détails). 

Lorsque vous êtes prêt à réserver un examen, rendez-vous sur aws.training, connectez-vous et accédez à la section Certification. Vous pouvez ensuite planifier votre examen par l'intermédiaire de Pearson VUE ou de PSI. 

Thèmes clés à étudier

Chaque certification AWS couvre un large éventail de concepts, mais certains sujets reviennent plus souvent et méritent que l'on y consacre plus de temps. Voyons ce qu'il en est : 

Services de base AWS

Il s'agit de certains des services de base que vous devrez comprendre pour la plupart des certifications AWS et pour travailler avec des systèmes réels dans le cloud. Ils constituent la base de la construction et de la surveillance de l'infrastructure de données :

• Amazon S3 (Scalable object storage) : Il stocke des données telles que des fichiers, des journaux ou des sauvegardes, et y accède de manière fiable à n'importe quelle échelle. Vous le verrez utilisé dans les lacs de données, les pipelines et comme zone d'atterrissage pour les données brutes ou traitées.
• Amazon EC2 (serveurs virtuels) : Ils exécutent des charges de travail informatiques à la demande. Vous pouvez ajuster la taille de l'instance en fonction des besoins de performance, ce qui en fait un outil idéal pour les traitements évolutifs.
• AWS Lambda (calcul sans serveur) : Il exécute le code sans gérer de serveurs. Lambda est piloté par les événements, ce qui signifie qu'il est parfait pour l'automatisation légère et la réponse aux déclencheurs dans un pipeline.
• Gestion des identités et des accès: Il définit qui peut accéder à quoi dans votre environnement AWS. Vous pouvez ainsi sécuriser votre infrastructure et vous assurer que seules les personnes ou les services appropriés peuvent interagir avec vos ressources.
• Amazon CloudWatch (surveillance et observabilité) : Il permet de curer les performances, de définir des alertes et de consulter les journaux de vos services AWS. Vous pouvez ainsi repérer les problèmes et assurer le bon fonctionnement des systèmes.

Services de données

Voici quelques-uns des principaux services AWS utilisés dans les pipelines de données modernes. Vous devez savoir ce que fait chacun d'entre eux et comment ils fonctionnent ensemble pour collecter et analyser les données : 

• Amazon Redshift: Il s'agit d'un entrepôt de données géré qui exécute des requêtes rapides et complexes sur de grands ensembles de données. 
• Kinesis: Il collecte et traite les données en continu en temps réel, ce qui est idéal pour les cas d'utilisation tels que les tableaux de bord en direct et la détection des fraudes.
• Colle AWS: Il transforme et déplace les données sans gérer d'infrastructure. De cette façon, nous pouvons préparer les données pour l'analyse et les pipelines d'apprentissage automatique.
• Amazon EMR: Il exécute des charges de travail de big data à l'aide d'outils comme Apache Spark, Hive ou Hadoop. Cela facilite la mise à l'échelle et la gestion des grappes.
• Athéna: Il exécute des requêtes SQL directement sur les données stockées dans S3. Il n'y a pas de serveur, donc pas d'installation, ce qui est très utile pour des aperçus rapides ou des analyses ad hoc sans ETL complexe.

Concepts de lac de données et d'ETL

Un lac de données est un endroit central où sont stockées de grandes quantités de données structurées et non structurées. Sur AWS, des services tels que S3, Lake Formation et Glue facilitent la création et la gestion de lacs de données qui prennent en charge l'analyse et l'apprentissage automatique à grande échelle.

Nous devons utiliser des pipelines ETL pour amener les données dans un lac (abréviation de Extract, Transform, and Load). Ces pipelines :

• Extraire des données à partir de différentes sources
• Transformez dans un format utilisable
• Chargez dans votre lac de données ou votre entrepôt de données

AWS Glue facilite la création et la gestion de ces flux de travail. Comme il est sans serveur, nous n'avons pas à gérer l'infrastructure, et il prend en charge l'orchestration, qui automatise et met à l'échelle notre mouvement de données de bout en bout.

Sécurité et conformité

La sécurité est un aspect important du travail avec AWS lorsque nous manipulons des données sensibles ou à grande échelle. Voici quelques domaines clés sur lesquels vous devez vous concentrer lorsque vous étudiez ou concevez des systèmes sécurisés :

• Chiffrement avec KMS : AWS Key Management Service (KMS) permet de créer et de gérer des clés de chiffrement. Il protège les données, des clés API aux fichiers stockés, qu'elles soient au repos ou en transit.
• Contrôle d'accès avec IAM : L'IAM définit qui peut faire quoi. Au lieu d'habilitations à long terme, les rôles IAM accordent un accès temporaire, ce qui est une approche plus sûre. Cependant, nous devons régulièrement revoir les autorisations afin de respecter le principe du moindre privilège.
• Authentification multifactorielle (MFA) : L'ajout du MFA est un moyen simple de protéger les comptes à haut risque et d'empêcher les accès non autorisés.
• Contrôle et conformité : Nous utilisons des outils tels que CloudTrail et CloudWatch pour suivre les changements et repérer les comportements inhabituels. Ils nous aident à nous conformer aux normes internes et sectorielles.

Stratégies de préparation

Après avoir lu jusqu'ici, vous avez peut-être l'impression qu'il y a beaucoup de choses à assimiler. Mais avec la bonne approche, c'est tout à fait gérable. J'ai donc divisé le processus de préparation en trois domaines clés afin que vous puissiez adopter une approche structurée.

Matériel d'étude et cours

Commencez par les ressources d'AWS , qui propose plus de 600 cours numériques gratuits et des guides d'examen officiels pour chaque certification. C'est un moyen idéal pour comprendre les sujets de l'examen et les concepts clés sur lesquels vous serez testé.

En outre, vous pouvez également explorer DataCamp, qui propose des cours adaptés aux débutants, comme AWS Concepts et AWS Cloud Technology and Services Concepts, pour vous aider à construire des bases solides.

Je vous suggère de mélanger des contenus officiels et des contenus de tiers afin d'obtenir une vision plus complète, car cela vous aidera à trouver un style d'apprentissage mieux adapté.

Pratique

La pratique permet de renforcer la confiance en soi. AWS propose un niveau gratuit qui vous permet d'accéder gratuitement à de nombreux services afin de les tester dans un environnement réel. Vous pouvez l'utiliser pour élaborer de petits projets qui mettent en pratique ce que vous avez appris. Par exemple :

• Mettre en place un site web statique en utilisant S3 et CloudFront
• Créer un pipeline de données de base en utilisant S3, Glue et Redshift
• Déclencher des fonctions sans serveur avec Lambda et CloudWatch.

Ces exercices pratiques permettent de renforcer ce que nous avons appris et de nous préparer à des scénarios réels qui peuvent apparaître lors de l'examen et sur le lieu de travail.

Examens et tests blancs

Une fois que vous avez étudié le matériel d'étude et acquis une expérience pratique, les tests d'entraînement constituent l'étape suivante. Ils permettent de tester vos connaissances et de vous familiariser avec le format de l'examen.

Voici par où commencer :

• Examens blancs officiels de l'AWS: Ceux-ci reflètent le format et la difficulté du test réel, de sorte que nous savons à quoi nous attendre.
• Bonus de préparation : Entraînez-vous à répondre à 50 questions d'entretien AWS pour affiner votre réflexion et vous familiariser avec l'expression de vos connaissances.

Impact sur la carrière et prochaines étapes

Une fois que vous avez réussi l'examen, la valeur réelle commence à se manifester dans ce que vous savez et ce que cela peut apporter à votre carrière. 

La valeur ajoutée d'une certification

Les employeurs recherchent souvent les certifications AWS comme preuve que vous comprenez les outils du cloud et que vous pouvez les appliquer dans des scénarios réels. Elle peut également ouvrir la voie à de meilleures offres et à davantage de possibilités d'évolution.

Au-delà des candidatures, il renforce la crédibilité. Cela montre que vous prenez vos compétences au sérieux et vous aide à vous faire remarquer dans la communauté plus large de l'ingénierie des données.

Si vous voulez aller plus loin, la certification de carrière Data Engineer de DataCamp est une autre option solide. Il est conçu pour tester des compétences réelles et vous donner un titre auquel les responsables de l'embauche font confiance.

Formation continue et rôles avancés

Une fois que vous avez obtenu votre qualification AWS, vous pouvez travailler à d'autres rôles avancés, tels que architecte de solutions, scientifique de données ou spécialiste de l'apprentissage automatique.

Si c'est votre prochaine étape, les cursus d'apprentissage de DataCamp peuvent vous aider à évoluer dans la bonne direction. Des parcours tels que Data Scientist ou Machine Learning Scientist vous donneront les compétences et la structure nécessaires pour assumer des rôles plus techniques et à fort impact.

Et comme les certifications AWS doivent être renouvelées toutes les quelques années, il vaut la peine de maintenir vos connaissances à jour. DataCamp offre également un soutien continu à la certification pour vous aider à rester à jour au fur et à mesure que les outils et les meilleures pratiques évoluent.

Réflexions finales

La certification d'ingénieur en données AWS est une étape intelligente vers la progression des compétences et l'évolution de carrière. Commencez par comprendre les certifications qui correspondent à votre expérience, élaborez un plan d'étude et mettez-vous à l'œuvre en utilisant le niveau gratuit d'AWS.

Fixez-vous un objectif, restez cohérent et utilisez ce que vous avez acquis en cours de route - tout cela aboutit à une certification qui prouve que vous êtes capable de faire le travail.

Et si vous souhaitez continuer à apprendre, voici d'excellentes ressources de DataCamp pour vous accompagner dans votre démarche :

• Technologie et services cloud AWS - une solide introduction aux outils et concepts de base d'AWS.
• AWS Cloud Practitioner (CLF-C02 ) - un cursus de base pour vous préparer à l'examen officiel AWS.
• Ingénieur de données en Python - un cursus professionnel axé sur la construction de pipelines, le travail avec des big data et l'utilisation d'outils cloud.
• Associate Data Engineer in SQL - parfait pour renforcer vos compétences en SQL dans des scénarios réels.
• Ingénieur de données professionnel en Python - un parcours avancé pour approfondir vos compétences et relever des défis plus complexes en matière de données.