Certifications AWS pour les ingénieurs de données en 2026 : Un guide complet

Certifications les plus pertinentes pour les ingénieurs de données

Maintenant que vous comprenez ce que sont les certifications AWS, examinons celles qui sont les plus pertinentes pour les ingénieurs de données. Chacun d'entre eux se concentre sur les compétences nécessaires pour concevoir, développer et gérer des systèmes de données basés sur le cloud. Je vous assisterai dans le choix de la voie la plus adaptée à votre expérience.

Certifications AWS pour ingénieurs de données. Image fournie par l'auteur. 

Ingénieur de données certifié AWS (niveau associé)

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

Vous utiliserez des outils tels qu'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 utiliser des bases de données telles que Redshift et DynamoDB, selon 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 tous les projets. En matière de 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 AWS.

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

Architecte de solutions certifié AWS (niveau associé)

La certification AWS Certified Solutions Architect se concentre sur la conception de solutions cloud, y compris les architectures de données. Il s'agit d'un choix judicieux pour les ingénieurs de données qui souhaitent apprendre à créer des systèmes sécurisés, fiables et évolutifs sur AWS.

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

Développeur certifié AWS (niveau associé)

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

Vous apprendrez à :

• Développez et déployez des applications sans serveur à l'aide d'outils tels qu'AWS Lambda, Amazon SQS et API Gateway.
• Veuillez respecter les meilleures pratiques de sécurité AWS à l'aide de services tels que IAM (pour le contrôle d'accès), KMS (pour la gestion des clés) et MFA (pour l'authentification multifactorielle).

Certification AWS en apprentissage automatique (niveau spécialisé)

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

• Préparez les données pour l'apprentissage automatique, notamment en nettoyant et en transformant les ensembles de données et en créant des fonctionnalités pour la formation.
• Veuillez utiliser les principaux outils AWS tels qu'Amazon Kinesis pour collecter des données en continu et Amazon SageMaker pour former et déployer des modèles.

Format et exigences de l'examen

Une fois que vous êtes prêt, il est temps de passer l'examen. Les examens AWS évaluent votre capacité à appliquer vos connaissances dans des situations réelles. Ils évaluent votre capacité à prendre des décisions et à résoudre des problèmes à l'aide des services AWS.

Conditions préalables et expérience recommandée

Il n'est pas nécessaire de posséder des qualifications officielles pour passer l'examen — tout le monde peut s'y présenter. Cependant, AWS recommande certaines mesures pour vous aider à mieux vous préparer :

• Expérience pratique : Idéalement, vous avez passé au moins un an à travailler avec AWS sur des projets concrets. Peut-être avez-vous contribué à la mise en place de systèmes fiables et évolutifs ou apporté votre soutien à des équipes qui l'ont fait.
• Connaissance des principaux services AWS : Il est important de connaître les principes fondamentaux des services liés au calcul, au stockage, à la mise en réseau et aux bases de données, suffisamment pour comprendre le rôle de chacun et quand les utiliser.
• Compréhension de base de l'architecture : Il est utile de pouvoir analyser un problème, comprendre les besoins techniques et déterminer quels services AWS sont les plus adaptés.

Détails de l'examen

Voici ce à quoi vouspouvez vous attendre le jour de l'examen pour la plupart des certifications :

Le coût total pour passer l'examen AWS de niveau Associate est de 150 $, et de 300 $ pour les examens Specialty (ces montants sont susceptibles de changer, veuillez donc vérifier les tarifs des examens pour plus de détails). 

Lorsque vous êtes prêt à réserver un examen, veuillez vous rendre sur aws.training, vous connecter et accéder à la section Certification. À partir de là, vous pouvez planifier votre examen via Pearson VUE ou PSI. 

Principaux thèmes à étudier

Chaque certification AWS couvre un large éventail de concepts, mais certains sujets reviennent plus souvent et méritent qu'on leur consacre davantage de temps. Voyons ce qu'ils sont : 

Services principaux d'AWS

Voici quelques-uns des services essentiels que vous devrez maîtriser pour obtenir 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 (stockage d'objets évolutif) : Il stocke des données telles que des fichiers, des journaux ou des sauvegardes, et permet d'y accéder 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 ( ) : Ils exécutent des charges de travail informatiques à la demande. Vous pouvez ajuster la taille de l'instance en fonction des besoins en matière de performances, ce qui la rend idéale pour un traitement évolutif.
• AWS Lambda (calcul sans serveur) : Il exécute du code sans nécessiter la gestion de serveurs. Lambda est axé sur les événements, ce qui signifie qu'il est idéal pour l'automatisation légère et la réponse aux déclencheurs dans un pipeline.
• s sur la gestion des identités et des accès: Il définit qui peut accéder à quoi dans votre environnement AWS. De cette manière, vous pouvez sécuriser votre infrastructure et vous assurer que seules les personnes ou les services autorisés peuvent interagir avec vos ressources.
• Amazon CloudWatch (Surveillance et observabilité) : Il assure le suivi des performances, définit des alertes et vous permet de consulter les journaux de vos services AWS. Par conséquent, vous pouvez identifier 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. Il est important de comprendre le rôle de chacun et la manière dont ils interagissent 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 temps réel, ce qui est particulièrement adapté à des cas d'utilisation tels que les tableaux de bord en direct et la détection des fraudes.
• AWS Glue: Il transforme et transfère les données sans nécessiter la gestion d'une infrastructure. De cette manière, nous pouvons préparer les données pour les pipelines d'analyse et d'apprentissage automatique.
• Amazon EMR: Il exécute des charges de travail Big Data à l'aide d'outils tels qu'Apache Spark, Hive ou Hadoop. Cela facilite la mise à l'échelle et la gestion des clusters.
• Athéna: Il exécute des requêtes SQL directement sur les données stockées dans S3. Il s'agit d'une solution sans serveur, donc aucune configuration n'est nécessaire, ce qui est très utile pour obtenir rapidement des informations ou effectuer des analyses ponctuelles sans ETL complexe.

Concepts de lac de données et d'ETL

Un lac de données est un emplacement centralisé permettant de stocker 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 transférer les données vers un lac (abréviation de « Extract, Transform, and Load », soit extraire, transformer et charger). Ces pipelines :

• Extraire les données provenant de différentes sources
• Veuillez convertir ceci en un format utilisable
• Veuillez charger 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 s'agit d'une solution sans serveur, nous n'avons pas à gérer l'infrastructure, et elle prend en charge l'orchestration, qui automatise et adapte notre transfert de données de bout en bout.

Sécurité et conformité

La sécurité est un élément essentiel du travail avec AWS lorsque nous traitons des données sensibles ou volumineuses. Voici quelques domaines clés sur lesquels il convient de se concentrer lors de l'étude ou de la conception de systèmes sécurisés :

• Chiffrement avec KMS : Le service AWS Key Management Service (KMS) nous permet de créer et de gérer des clés de chiffrement. Il assure la protection des données, des clés API aux fichiers stockés, qu'elles soient au repos ou en transit.
• Contrôle d'accès avec IAM : IAM définit qui peut effectuer quelles tâches. Au lieu d'informations d'identification à long terme, les rôles IAM accordent un accès temporaire, ce qui constitue une approche plus sécurisée. Cependant, il est nécessaire de réviser régulièrement les autorisations afin de respecter le principe du moindre privilège.
• Authentification multifactorielle (MFA) : L'ajout de l'authentification multifactorielle (MFA) constitue un moyen simple de protéger les comptes à haut risque et d'empêcher tout accès non autorisé.
• Surveillance et conformité : Nous utilisons des outils tels que CloudTrail et CloudWatch pour suivre les modifications et détecter les comportements inhabituels. Ils nous aident à respecter les normes internes et celles de l'industrie.

Stratégies de préparation

Après avoir lu tout cela, vous pourriez avoir l'impression qu'il y a beaucoup à assimiler. Cependant, avec la bonne approche, cela 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, car elles proposent plus de 600 cours numériques gratuits et des guides d'examen officiels pour chaque certiffication. C'est un excellent moyen de comprendre les thèmes de l'examen et les concepts clés sur lesquels vous serez évalué.

De plus, vous pouvez également explorer DataCamp, qui propose des cours adaptés aux débutants, tels que « AWS Concepts » et « AWS Cloud Technology and Services Concepts », afin de vous aider à acquérir des bases solides.

Je recommande de combiner des contenus officiels et tiers afin d'obtenir une vision plus complète, ce qui vous aidera à trouver un style d'apprentissage mieux adapté.

Pratique pratique

La pratique pratique contribue à renforcer la confiance en soi. AWS propose une offre gratuite qui vous donne accès à de nombreux services sans frais, vous permettant ainsi de tester les fonctionnalités dans un environnement réel. Vous pouvez l'utiliser pour réaliser de petits projets qui vous permettront de mettre en pratique vos acquis. Par exemple :

• Configurer un site Web statique à l'aide de S3 et CloudFront
• Créer un pipeline de données de base à l'aide de S3, Glue et Redshift
• Déclenchez des fonctions sans serveur avec Lambda et CloudWatch.

Ces exercices pratiques contribuent à renforcer nos acquis et nous préparent à des situations réelles susceptibles de se présenter lors de l'examen et dans le cadre professionnel.

Examens blancs et tests blancs

Une fois que vous avez étudié le matériel pédagogique et acquis une expérience pratique, la prochaine étape consiste à passer des tests d'entraînement. Ils évaluent vos connaissances et vous familiarisent avec le format de l'examen.

Voici par où commencer :

• Examens officiels AWS: Ces examens reflètent le format et le niveau de difficulté de l'examen réel, ce qui nous permet de savoir à quoi nous attendre.
• Préparation du bonus : Entraînez-vous à répondre à 50 questions d'entretien AWS afin d'affiner votre réflexion et de vous sentir à l'aise pour présenter vos connaissances.

Impact sur la carrière et prochaines étapes

Une fois l'examen réussi, la véritable valeur de vos connaissances commence à se manifester et peut ouvrir de nouvelles perspectives pour votre carrière. 

Comment une certification apporte une valeur ajoutée

Les employeurs recherchent souvent des certifications AWS comme preuve de votre compréhension des outils cloud et de votre capacité à les appliquer dans des situations réelles. Cela peut également ouvrir la voie à de meilleures offres et à davantage d'opportunités de croissance.

Au-delà des candidatures à un emploi, cela renforce la crédibilité. Cela démontre votre engagement envers vos compétences et vous aide à vous faire remarquer au sein de la communauté plus large des ingénieurs de données.

Si vous souhaitez approfondir vos connaissances, la certification professionnelle Data Engineer de DataCamp constitue une autre option intéressante. Il est conçu pour évaluer les compétences réelles et vous fournir une certification reconnue par les responsables du recrutement.

Formation continue et rôles avancés

Une fois votre certification AWS obtenue, vous pouvez envisager d'autres postes avancés, tels que celui d'architecte de solutions, de data scientist ou de spécialiste en apprentissage automatique.

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

Et comme les certifications AWS doivent être renouvelées tous les quelques années, il est important de maintenir vos connaissances à jour. DataCamp propose également une assistance continue en matière de certification afin de vous aider à rester à jour à mesure que les outils et les meilleures pratiques évoluent.

Conclusions finales

La certification AWS Data Engineer constitue une étape judicieuse vers le perfectionnement des compétences et l'évolution de carrière. Commencez par identifier les certifications qui correspondent à votre expérience, élaborez un plan d'étude et acquérez une expérience pratique grâce à l'offre gratuite d'AWS.

Fixez-vous un objectif, restez cohérent et utilisez ce que vous avez acquis en cours de route : tout cela vous permettra d'obtenir une certification qui prouve que vous êtes capable d'accomplir ce travail.

Si vous souhaitez poursuivre votre apprentissage, voici quelques ressources intéressantes proposées par DataCamp pour vous accompagner dans votre parcours :

• Technologie et services cloud AWS – une introduction approfondie aux principaux outils et concepts AWS.
• AWS Cloud Practitioner (CLF-C02) – un cursus fondamental pour vous préparer à l'examen officiel AWS.
• Ingénieur de données en Python – un cursus axé sur la création de pipelines, le traitement de données volumineuses et l'utilisation d'outils cloud.
• Ingénieur de données associé en SQL – une opportunité idéale pour renforcer vos compétences en SQL dans des scénarios concrets.
• Ingénieur de données professionnel en Python – un cursus avancé pour approfondir vos compétences et relever des défis plus complexes en matière de données.