5 compétences essentielles en ingénierie des données

Pourquoi faire carrière dans l'ingénierie des données ?

Il y a près de 10 ans, la science des données a été déclarée le métier le plus sexy du 21e siècle. Cela a mis le feu aux poudres dans un domaine déjà en plein essor, et les scientifiques des données ont commencé à exploser sur le marché du travail. Cependant, avec la demande d'analyse et de modélisation prédictive, les géants de la technologie comme Facebook et AirBnB ont rapidement reconnu la nécessité de disposer du personnel et des outils adéquats pour collecter, stocker, gérer et transformer leurs données afin qu'elles soient très accessibles au moment où elles parviennent à leurs spécialistes des données. Entrez : l'ingénieur des données.

L'ingénierie des données a connu une croissance massive au cours des deux dernières années. De 2021 à 2022, l'ingénierie des données a connu une croissance de 100 %, dépassant même celle du data scientist (68 %). Il se classe également au quatrième rang en termes de volume d'offres d'emploi par rapport à d'autres fonctions technologiques. Cela montre la forte demande d'ingénieurs en données sur le marché du travail actuel.

En réalité, tant que les données seront utilisées dans une entreprise pour prendre des décisions ou répondre à des questions commerciales, la demande d'ingénieurs en données subsistera. Si vous souhaitez faire carrière dans l'ingénierie des données, le moment n'a jamais été aussi propice. 

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

Rôles et responsabilités de l'ingénieur en données

Le rôle de l'ingénieur en données est extrêmement varié et dépend entièrement de la taille de l'entreprise et de la technologie et de l'infrastructure dont elle dispose. Les entreprises disposant d'un ensemble de technologies similaires peuvent même engager des ingénieurs en données pour deux objectifs complètement différents. 

Cela dit, les rôles et les responsabilités des ingénieurs de données relèvent généralement de l'un de ces quatre groupes principaux :

• Généralistes
• Spécialistes du stockage de données
• Spécialistes de la programmation et des pipelines
• Spécialistes de l'analyse

Chacun de ces groupes (à l'exception du généraliste) correspond à un ensemble spécifique de compétences et d'outils qu'il faut maîtriser pour faire son travail efficacement. Le fait de savoir dans quel groupe vous souhaitez travailler peut vous aider à concentrer vos efforts d'apprentissage. Passons en revue chacun de ces groupes.

Généralistes

Les ingénieurs généralistes des données sont impliqués dans tous les aspects de la collecte, du stockage, de l'analyse et du mouvement des données. Ils travaillent généralement dans de petites entreprises ou dans des entreprises qui en sont aux premiers stades de l'analyse et qui disposent de petites équipes chargées des données.

Le généraliste est le rôle le plus difficile dans l'ingénierie des données, en particulier pour les débutants. Il faut parfois de nombreuses années d'expérience pour apprendre à utiliser les différents outils dont les entreprises ont besoin.

Spécialistes du stockage de données

Les ingénieurs spécialisés dans le stockage des données sont chargés de mettre en place et de gérer des bases de données, des entrepôts de données et d'autres plateformes de stockage (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 comme Redshift et Panoply
• Les systèmes de big data tels que Hadoop et Spark.
• Bases de données basées sur le cloud comme AWS RDS et Microsoft Azure

Ces ingénieurs de données doivent avoir une solide compréhension des techniques de modélisation des données. La plateforme de stockage de données choisie doit être optimisée de manière à fonctionner efficacement dans le cadre des contraintes budgétaires de l'entreprise. Une fois qu'une base de données ou un entrepôt de données est conçu et mis en place, il faut l'alimenter. Un système ETL efficace doit également être conçu pour intégrer les données provenant d'un grand nombre de sources différentes.

Spécialistes de la programmation et des 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 en données doivent être familiers avec de nombreux langages de programmation et être capables de s'intégrer à de nombreuses plateformes différentes pour créer des pipelines de données, automatiser des tâches et écrire des scripts. 

Il s'agit des langages de programmation les plus couramment utilisés par les ingénieurs des données :

• Python
• Java
• C++
• Scala
• Rubis

Spécialistes de l'analyse

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

En fonction du projet, l'ingénieur en données doit être familiarisé avec de nombreux domaines de la science des données et de l'analyse, tels que :

• Être capable de mettre en place et de gérer des outils ETL et des pipelines qui soutiennent ces projets (tels que Stitch ou Airflow).
• Être capable de travailler avec des big data en utilisant des outils comme Hadoop, Spark et Kafka.
• Connaissance des outils de BI et de ce qu'ils requièrent, tels que Power BI et Tableau.
• Connaissance des bibliothèques d'apprentissage automatique, telles que Tensorflow, Spark et PyTorch.

Exigences relatives à l'ingénieur des données

Trois exigences principales sont généralement prises en compte pour les postes d'ingénieurs des données :

• Qualifications
• Certifications
• Expérience

La plupart des ingénieurs de données sont titulaires d'une licence ou d'une formation en informatique, en ingénierie, en mathématiques ou dans tout autre domaine informatique connexe. Le rôle d'un ingénieur de données requiert un grand nombre de connaissances techniques, c'est pourquoi les entreprises exigent généralement un diplôme de niveau bac+2 au minimum. S'il est également possible d'accéder à l'ingénierie des données sans diplôme technique, c'est beaucoup plus difficile et vous devrez faire plus d'efforts pour prouver que vous avez ce qu'il faut pour faire ce travail. 

Les certifications sont de bons ajouts à votre CV qui peuvent vous aider à vous démarquer de la concurrence. Ils prouvent que vous avez une bonne compréhension de certains des cadres ou outils requis pour un emploi dans l'ingénierie des données.

En dehors 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 demandent généralement au moins quelques années d'expérience dans un domaine connexe ou dans l'utilisation des outils requis avant de prendre en considération un candidat. 

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

Les 5 meilleures compétences en ingénierie des données

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

Cependant, pour la plupart des fonctions d'ingénierie des données, il y a cinq domaines cruciaux que vous devez développer. Si vous avez besoin d'un point de départ, commencez par ces compétences essentielles en matière d'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 en utilisant divers dialectes SQL tels que NoSQL pour les données non structurées, PostgreSQL pour les systèmes de bases de données relationnelles objets et MySQL pour sa flexibilité et sa fiabilité. Pour exceller dans l'ingénierie des données, il est essentiel d'acquérir une connaissance approfondie de ces variations.

Si vous souhaitez vous initier au langage SQL, consultez notre cours sur les principes fondamentaux du langage SQL, qui vous offre une introduction complète au langage de requête structuré. Vous pouvez également consulter notre aide-mémoire sur les bases de SQL, qui couvre les requêtes essentielles que vous devez connaître.

2. Techniques de modélisation des données 

Une modélisation efficace des données est fondamentale dans l'ingénierie des données, car elle sert de plan directeur pour la construction de bases de données et d'entrepôts évolutifs et optimisés. Il ne s'agit pas seulement de la conception, mais aussi de la compréhension des relations entre les données, des contraintes et de l'évolutivité. La maîtrise des techniques de modélisation des données est essentielle à l'exécution de pipelines de données efficaces, qui constituent l'épine dorsale des projets d'ingénierie des données, ce qui en fait une compétence essentielle de l'ingénierie des données. 

Vous pouvez vous initier à la modélisation des données en utilisant des outils tels que Power BI, et notre cours Modélisation des données dans Power BI est le moyen idéal de renforcer vos connaissances.  

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 les données. C'est aussi l'une des langues les plus polyvalentes et l'un des meilleurs choix pour un premier apprentissage.

Python est tellement omniprésent que de nombreux outils d'ingénierie des données utilisent le langage dans leur back-end et permettent souvent une intégration avec les tâches d'ingénierie des données. Pour commencer à apprendre Python, consultez notre cursus Data Engineer with Python, qui vous apprendra à construire une architecture de données efficace, à rationaliser le traitement des données et à maintenir des systèmes de données à grande échelle.

4. Hadoop pour les compétences en matière de Big Data

Travailler avec des données volumineuses 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 "big data". 

Les organisations et les individus produisent quotidiennement d'énormes quantités de données, et les ingénieurs en données devront souvent maintenir, tester, analyser et évaluer ces ensembles de données. Commencez avec les big data en suivant notre cours Big Data Fundamentals with 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 de services basés sur le cloud a beaucoup augmenté au fil des ans, et AWS est la plateforme la plus populaire pour commencer. 

Les ingénieurs de données ont besoin de compétences en matière de cloud computing, et vous pouvez commencer à développer les vôtres avec notre cours AWS Cloud Concepts.

Pour acquérir une première expérience pratique des entrepôts de données dans le cloud, essayez notre projet Exploring London's Travel Network. Il offre une excellente opportunité de travailler avec AWS Redshift, Google BigQuery et Snowflake directement dans votre navigateur.  

Compétences en ingénierie des données en prime : Compétences non techniques

Au-delà des prouesses techniques, les compétences non techniques jouent un rôle essentiel dans la réussite d'une carrière d'ingénieur en données. La résolution de problèmes, le travail en 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 aussi de collaborer efficacement, d'innover et de mener des projets à bien. Elles doivent être cultivées en même temps que les compétences techniques afin d'obtenir un profil professionnel bien équilibré.

Réflexions finales

L'ingénierie des données est un domaine de plus en plus vital dans le monde d'aujourd'hui, dominé par les données. Son importance se reflète dans les divers rôles et responsabilités des ingénieurs de données, des généralistes aux spécialistes du stockage, de la programmation, des pipelines et de l'analyse. Ce domaine offre une carrière dynamique et stimulante, avec la possibilité d'apprendre constamment 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. Des compétences clés comme SQL, la modélisation des données et Python, constituent la base de la boîte à outils d'un ingénieur de données compétent. Toutefois, n'oubliez pas que les prouesses techniques doivent être contrebalancées par des compétences non techniques essentielles telles que la résolution de problèmes, le travail d'équipe et une communication efficace.

Si vous souhaitez poursuivre une carrière en tant qu'ingénieur de données, notre parcours Ingénieur de données avec Python vous permettra de vous mettre rapidement à niveau sur de nombreuses compétences de base nécessaires pour obtenir un emploi.