5 compétences essentielles en ingénierie des données pour 2026

Pourquoi envisager une carrière dans l'ingénierie des données ?

Il y a plus de 10 ans, la science des données a été reconnue comme le métier le plus prometteur du XXIe siècle. Cela a eu pour effet d'accélérer une tendance déjà en plein essor, et les scientifiques des données ont commencé à se multiplier sur le marché du travail. Cependant, parallèlement à la demande en matière d'analyse et de modélisation prédictive, les géants technologiques tels que Facebook et AirBnB ont rapidement reconnu la nécessité de disposer des personnes et des outils adéquats pour collecter, stocker, gérer et transformer leurs données afin que celles-ci soient facilement accessibles lorsqu'elles parviennent à leurs scientifiques des données. Veuillez accueillir : l'ingénieur de données.

L'ingénierie des données a connu une croissance considérable au cours des deux dernières années. De 2021 à 2022, les postes dans le domaine de l'ingénierie des données ont augmenté de 100 %, dépassant même ceux de data scientist (68 %). Il occupe également la quatrième place en termes de volume d'offres d'emploi par rapport aux autres postes dans le domaine technologique. Cela démontre la forte demande en ingénieurs de données sur le marché du travail actuel.

La réalité est que tant que les données seront utilisées dans une entreprise pour orienter la prise de décision ou répondre à des questions commerciales, la demande en ingénieurs de données restera forte. Si vous envisagez une carrière dans l'ingénierie des données, le moment est particulièrement propice. 

(Source des données : DICE, graphique créé par l'auteur)

Rôles et responsabilités de l'ingénieur de données

Le rôle de l'ingénieur de données est extrêmement varié et dépend entièrement de la taille de l'entreprise ainsi que de la technologie et de l'infrastructure dont elle dispose. Les entreprises disposant de technologies similaires peuvent même recruter des ingénieurs de données pour deux objectifs totalement différents. 

Cela étant dit, les rôles et responsabilités des ingénieurs de données se répartissent généralement entre quatre groupes principaux :

• Généralistes
• Spécialistes en stockage de données
• Spécialistes en programmation et pipelines
• Spécialistes en analyse de données

Chacun de ces groupes (à l'exception des généralistes) correspond à un ensemble spécifique de compétences et d'outils qui doivent être maîtrisés pour exercer efficacement votre fonction. Savoir dans quel groupe vous souhaitez travailler peut vous aider à concentrer vos efforts d'apprentissage. Examinons chacun de ces groupes.

Généralistes

Les ingénieurs de données généralistes sont impliqués dans tous les aspects de la collecte, du stockage, de l'analyse et du transfert des données. Ils sont généralement employés dans de petites entreprises ou dans des entreprises qui en sont aux prémices de l'analyse de données et qui disposent de petites équipes dédiées.

Le généraliste est le rôle le plus complexe dans le domaine de l'ingénierie des données, en particulier pour les débutants. Il peut être nécessaire de disposer de nombreuses années d'expérience pour maîtriser et utiliser les divers outils requis par les entreprises.

Spécialistes en stockage de données

Les ingénieurs spécialisés dans le stockage des données sont chargés de configurer et de gérer les bases de données, les entrepôts de données et d'autres plateformes de stockage (à la fois dans le cloud et sur site). 

Voici quelques exemples d'outils de stockage de données :

• Bases de données relationnelles et non relationnelles telles que SQL, nosql et PostgreSQL
• Entrepôts de données tels que Redshift et Panoply
• Systèmes de mégadonnées tels que Hadoop et Spark
• Bases de données sur le cloud telles qu'AWS RDS et Microsoft Azure

Ces ingénieurs de données doivent posséder une solide compréhension des techniques de modélisation des données. La plateforme de stockage de données sélectionnée doit être optimisée de manière à fonctionner efficacement dans les limites du budget de l'entreprise. Une fois qu'une base de données ou un entrepôt de données est conçu et mis en place, il est nécessaire de le remplir. Un système ETL efficace doit également être conçu pour canaliser les données provenant de nombreuses sources différentes.

Spécialistes en programmation et pipelines

Les ingénieurs de données spécialisés dans la programmation et les pipelines sont chargés de créer et de gérer le flux et le mouvement des données. Ces ingénieurs de données doivent maîtriser divers langages de programmation et être capables de s'intégrer à de nombreuses plateformes différentes afin de créer des pipelines de données, d'automatiser des tâches et d'écrire des scripts. 

Voici les langages de programmation les plus couramment utilisés par les ingénieurs de données :

• Python
• Java
• C++
• Scala
• Ruby

Spécialistes en analyse de données

Les ingénieurs de données spécialisés dans l'analyse travaillent en étroite collaboration avec les scientifiques de données et d'autres professionnels de l'analyse. Cela implique qu'ils doivent maîtriser les outils, les techniques et les cadres utilisés dans les projets liés aux données. 

Selon le projet, les ingénieurs de données doivent être familiarisés avec de nombreux domaines de la science et de l'analyse des données, tels que :

• Être capable de configurer et de gérer les outils et les pipelines ETL qui soutiennent ces projets (tels que Stitch ou Airflow).
• Être capable de travailler avec des données volumineuses à l'aide d'outils tels que Hadoop, Spark et Kafka.
• Connaissance des outils BI et de leurs exigences, tels que Power BI et Tableau
• Connaissance des bibliothèques d'apprentissage automatique, telles que Tensorflow, Spark et PyTorch.

Exigences pour le poste d'ingénieur de données

Il existe généralement trois exigences principales pour les postes d'ingénieur de données :

• Qualifications
• Certifications
• Expérience

La plupart des ingénieurs de données possèdent soit un diplôme universitaire, soit une formation en informatique, en ingénierie, en mathématiques ou dans tout autre domaine lié aux technologies de l'information. Le poste d'ingénieur de données exige de solides connaissances techniques, c'est pourquoi les entreprises requièrent généralement au moins un diplôme de licence. Bien qu'il soit également possible de se lancer dans l'ingénierie des données sans diplôme technique, cela est beaucoup plus difficile et vous devrez fournir davantage d'efforts pour démontrer que vous possédez les compétences requises pour exercer ce métier. 

Les certifications, telles que notre certification d'ingénieur de données, constituent un atout supplémentaire pour votre CV et peuvent vous aider à vous démarquer de la concurrence. Ils démontrent que vous possédez une bonne compréhension de certains des cadres ou outils requis pour un poste dans le domaine de l'ingénierie des données.

Au-delà des qualifications et des certifications, il est souvent très difficile d'obtenir un poste de débutant dans le domaine de l'ingénierie des données. Les entreprises exigent généralement au moins quelques années d'expérience dans un domaine connexe ou dans l'utilisation des outils requis avant d'envisager la candidature d'un candidat. 

Cela signifie que vous devrez peut-être utiliser un autre poste lié aux données comme passerelle pour accéder à l'ingénierie des données. Il est courant qu'une personne soit embauchée dans une entreprise en tant qu'ingénieur logiciel, développeur en intelligence économique ou analyste de données, puis passe à un poste d'ingénieur de données après avoir acquis quelques années d'expérience.

Les 5 compétences principales en ingénierie des données

L'ingénierie des données est un domaine extrêmement vaste et en constante évolution. Il existe tellement d'outils, de cadres et de technologies qu'il est pratiquement impossible de tous les connaître et de tous les maîtriser. Les outils que vous choisissez d'apprendre peuvent dépendre de l'entreprise dans laquelle vous souhaitez postuler ou du groupe d'ingénieurs de données auquel vous appartenez. 

Cependant, pour la plupart des postes dans le domaine de l'ingénierie des données, il existe cinq domaines essentiels que vous devez développer. Si vous avez besoin d'un point de départ, commencez par acquérir ces compétences essentielles en ingénierie des données :

1. Compétences en SQL

SQL n'est pas seulement une compétence, mais une pierre angulaire dans le domaine de l'ingénierie des données. La maîtrise du langage SQL va au-delà des requêtes de base ; elle implique de comprendre comment naviguer et manipuler des ensembles de données complexes à l'aide de divers dialectes SQL tels que nosql pour les données non structurées, PostgreSQL pour les systèmes de bases de données relationnelles-objet et MySQL pour sa flexibilité et sa fiabilité. Pour exceller véritablement dans le domaine de l'ingénierie des données, il est essentiel d'acquérir une connaissance approfondie de ces variations.

Si vous souhaitez vous initier au langage SQL, nous vous invitons à consulter notre cursus « Principes fondamentaux du langage SQL », qui vous offre une introduction complète au langage SQL (Structured Query Language). Vous pouvez également consulter notre aide-mémoire pratique sur les bases du langage SQL, qui couvre les requêtes essentielles que vous devez connaître.

2. Techniques de modélisation des données 

Une modélisation efficace des données est essentielle en ingénierie des données, car elle sert de base à la création de bases de données et d'entrepôts évolutifs et optimisés. Cela ne se limite pas à la conception ; cela implique également de comprendre les relations entre les données, les contraintes et l'évolutivité. La maîtrise des techniques de modélisation des données est essentielle pour mettre en œuvre des pipelines de données efficaces, qui constituent la colonne vertébrale des projets d'ingénierie des données, ce qui en fait une compétence indispensable en ingénierie des données. 

Vous pouvez vous initier à la modélisation de données à l'aide d'outils tels que Power BI, et notre cours Modélisation de données dans Power BI constitue le moyen idéal pour acquérir les connaissances nécessaires.  

3. Compétences en Python

En ce qui concerne les langages de programmation, Python est souvent considéré comme l'un des plus populaires. Il vous permet de créer des pipelines de données, des intégrations, des automatisations, ainsi que de nettoyer et d'analyser des données. C'est également l'un des langages les plus polyvalents et l'un des meilleurs choix pour débuter l'apprentissage.

Python est si répandu que de nombreux outils d'ingénierie des données utilisent ce langage dans leur back-end et permettent souvent l'intégration avec des tâches d'ingénierie des données. Pour commencer à apprendre Python, veuillez consulter notre cursus Data Engineer with Python, qui vous enseignera comment construire une architecture de données efficace, rationaliser le traitement des données et maintenir des systèmes de données à grande échelle.

4. Hadoop pour les compétences en matière de mégadonnées

Le traitement des mégadonnées nécessite un système spécialisé, et Hadoop est l'un des plus populaires. Il s'agit d'un outil puissant, évolutif et peu coûteux qui est devenu synonyme de mégadonnées. 

Les organisations et les individus génèrent quotidiennement d'énormes quantités de données, et les ingénieurs de données sont souvent amenés à gérer, tester, analyser et évaluer ces ensembles de données volumineux. Commencez à vous familiariser avec le big data en suivant notre cours « Principes fondamentaux du big data avec PySpark ».

5. Compétences en matière de services cloud AWS

Le service cloud AWS est composé de services tels que EC2, RDS et Redshift. L'utilisation des services basés sur le cloud a considérablement augmenté au fil des ans, et AWS est la plateforme la plus populaire pour débuter. 

Les ingénieurs de données doivent posséder des compétences en cloud computing, et vous pouvez commencer à développer les vôtres grâce à notre cours AWS Cloud Concepts.

Pour acquérir une première expérience pratique des entrepôts de données dans le cloud, nous vous invitons à essayer notre projet « Explorer le réseau de transport londonien ». Il offre une excellente opportunité de travailler avec AWS Redshift, Google BigQuery et Snowflake directement dans votre navigateur.  

Compétences supplémentaires en ingénierie des données : Compétences relationnelles

Au-delà des compétences techniques, les compétences relationnelles jouent un rôle essentiel dans une carrière réussie dans le domaine de l'ingénierie des données. La résolution de problèmes, le travail d'équipe et une communication efficace avec des publics techniques et non techniques sont essentiels. Ces compétences permettent aux ingénieurs de données non seulement d'exceller dans leurs fonctions techniques, mais également de collaborer efficacement, d'innover et de mener à bien leurs projets. Il est important de les développer parallèlement aux compétences techniques afin d'obtenir un profil professionnel complet.

Conclusions finales

L'ingénierie des données est un domaine de plus en plus essentiel dans le monde actuel axé sur les données. Son importance se reflète dans la diversité des rôles et des responsabilités des ingénieurs de données, qui peuvent être généralistes ou spécialisés dans le stockage, la programmation, les pipelines et l'analyse. Ce domaine offre un parcours professionnel dynamique et stimulant, avec la possibilité d'apprendre en permanence et de s'adapter aux nouvelles technologies et méthodologies.

Pour ceux qui envisagent une carrière dans l'ingénierie des données ou qui cherchent à améliorer leurs compétences, le parcours est à la fois gratifiant et exigeant. Les compétences clés telles que SQL, la modélisation de données et Python constituent les fondements de la boîte à outils d'un ingénieur de données compétent. Cependant, il est important de garder à l'esprit que les compétences techniques doivent être complétées par des compétences non techniques essentielles telles que la résolution de problèmes, le travail d'équipe et une communication efficace.

Si vous envisagez une carrière en tant qu'ingénieur de données, notre certification Data Engineer Associate vous permettra d'acquérir rapidement les compétences essentielles requises pour obtenir un poste. Vous pouvez également suivre notre cursus professionnel Ingénieur de données avec Python afin d'acquérir les compétences recherchées pour ingérer, nettoyer et gérer efficacement les données, ainsi que pour planifier et surveiller les pipelines.