Comment devenir ingénieur de données en 2025 : 5 étapes pour une carrière réussie

Le parcours d'apprentissage de l'ingénieur en données

Si vous envisagez de devenir ingénieur en données, cet article de blog contient tout ce que vous devez savoir. Nous verrons ce qu'est un ingénieur en données, quels sont ses rôles et responsabilités dans son travail quotidien, et pourquoi le métier d'ingénieur en données est une option si intéressante aujourd'hui. Nous examinerons également les compétences et les qualifications requises pour devenir ingénieur en données et nous vous donnerons quelques conseils pour vous aider à décrocher votre premier poste dans le secteur.

Cependant, en un coup d'œil, le parcours d'apprentissage de l'ingénieur en données techniques est le suivant : 

1. Devenez compétent en matière de programmation dans des langages tels que Python et Scala. 
2. Apprenez l'automatisation et l'écriture de scripts.
3. Comprendre la gestion des bases de données et développer vos compétences en SQL.
4. Techniques de traitement des données de base.
5. Apprenez à planifier vos flux de travail.
6. Développez vos connaissances en matière de cloud computing sur des plateformes telles qu'AWS.
7. Développez vos connaissances des outils d'infrastructure tels que Docker et Kubernetes.
8. Tenez-vous au courant des tendances du secteur.

Nous aborderons plusieurs de ces points en détail dans ce billet, alors que nous explorons comment devenir un ingénieur des données. 

Qu'est-ce qu'un ingénieur des données ? 

Les ingénieurs des données sont chargés de jeter les bases de l'acquisition, du stockage, de la transformation et de la gestion des données au sein d'une organisation. Ils gèrent la conception, la création et la maintenance de l'architecture des bases de données et des systèmes de traitement des données, en veillant à ce que le travail ultérieur d'analyse, de visualisation et de développement de modèles d'apprentissage automatique puisse être effectué de manière transparente, continue, sécurisée et efficace. 

En bref, les ingénieurs des données sont les profils les plus techniques dans le domaine de la science des données, jouant un rôle essentiel de passerelle entre les développeurs de logiciels et d'applications et les postes traditionnels de la science des données. 

Les ingénieurs des données sont responsables de la première étape du flux de travail traditionnel de la science des données : le processus de collecte et de stockage des données. Ils veillent à ce que le grand volume de données collectées à partir de différentes sources devienne une matière première accessible à d'autres spécialistes de la science des données, tels que les analystes de données et les scientifiques des données. 

D'une part, il s'agit de développer et de maintenir des infrastructures de données évolutives à haute disponibilité, performantes et capables d'intégrer de nouvelles technologies. D'autre part, les ingénieurs des données sont également chargés de surveiller le mouvement et le statut des données dans l'ensemble de ces systèmes.

Workflow de la science des données

Que fait l'ingénieur en données ? 

Les ingénieurs des données sont des acteurs clés dans le développement et la maintenance de l'architecture des données d'une entreprise. Ils sont spécialisés dans la préparation de grands ensembles de données à l'intention des analystes. Lorsqu'un analyste doit interpréter des informations, l'ingénieur des données crée des programmes et des routines pour préparer les données dans une présentation appropriée.

Par conséquent, le travail quotidien de l'ingénieur des données s'articule fondamentalement autour de trois processus : 

• Les processus ETL (Extract, Transform, Load) comprennent le développement de tâches d'extraction, de transformation et de chargement de données, ainsi que le déplacement de données entre différents environnements. 
• Processus de nettoyage et de modélisation des données afin que les données arrivent de manière normalisée et structurée entre les mains des analystes et des scientifiques des données. 
• L'orchestration des données pour automatiser la planification, la coordination et la gestion des flux de données complexes et des pipelines de données.

Cependant, le processus de collecte et de stockage des données peut être extrêmement complexe. Il peut y avoir différentes sources de données impliquées, et ces sources de données peuvent contenir différents types de données. La complexité du travail de l'ingénieur en données augmente avec le volume, la variété et la vitesse des données dont il dispose. 

Les ingénieurs de données développent ce que l'on appelle des pipelines de données pour s'assurer que les tâches effectuées sont opportunes, robustes et évolutives. Un pipeline de données déplace les données dans des étapes définies, un exemple étant le chargement de données d'une base de données sur site vers un service cloud. 

L'une des principales caractéristiques est que les pipelines automatisent ce mouvement. Au lieu de demander à un ingénieur en données d'exécuter manuellement un programme à chaque fois que de nouvelles données sont créées, il peut programmer la tâche pour qu'elle soit déclenchée toutes les heures, tous les jours ou à la suite d'un certain événement.

Le processus étant automatisé, les pipelines de données doivent être surveillés. Heureusement, des alertes peuvent être générées automatiquement. Les pipelines de données ne sont pas nécessaires pour tous les projets de science des données, mais ils le sont lorsque vous travaillez avec un grand nombre de données provenant de différentes sources, comme c'est généralement le cas dans les entreprises axées sur les données. Si vous souhaitez apprendre comment les pipelines de données fonctionnent en pratique, nous vous recommandons de consulter notre cours Construire des pipelines d'ingénierie de données en Python.

Vous vous demandez toujours ce que fait un ingénieur des données? Consultez notre article complet pour en savoir plus. 

Comment devenir ingénieur en données

Vous trouverez ci-dessous les étapes à suivre pour poursuivre une carrière d'ingénieur en données. Vous constaterez que les étapes exactes dépendent quelque peu de vos compétences et de votre expérience actuelles, mais ce processus peut vous guider pour devenir un ingénieur des données à partir de zéro. 

Étape 1 : Tenez compte de la formation et des qualifications de l'ingénieur des données

L'ingénierie des données est encore un métier émergent. Ainsi, seules quelques universités et écoles supérieures proposent des diplômes en ingénierie des données. Les ingénieurs de données ont généralement une formation en science des données, en génie logiciel, en mathématiques ou dans un domaine lié à l'entreprise. 

En fonction de leur emploi ou de leur secteur d'activité, la plupart des ingénieurs en informatique obtiennent leur premier emploi de débutant après avoir obtenu leur diplôme de licence. Toutefois, compte tenu de l'ensemble des compétences hautement spécialisées requises pour mener à bien les tâches des ingénieurs des données, dans de nombreux cas, les connaissances et les compétences l'emportent sur l'éducation.

Par conséquent, si vous souhaitez poursuivre une formation formelle, assurez-vous de choisir un diplôme dont le programme comprend l'architecture du système, la programmation et la configuration de la base de données.

Vous pouvez également poursuivre des options telles que le cursus Data Engineer with Python de DataCamp, qui vous enseignera tous les fondamentaux dont vous avez besoin pour construire une architecture de données efficace, rationaliser le traitement des données et maintenir des systèmes de données à grande échelle.

Étape 2 : Développez vos compétences d'ingénieur en données

Les ingénieurs de données ont besoin d'un ensemble important de compétences techniques pour mener à bien leurs tâches très complexes. Cependant, il est très difficile de dresser une liste détaillée et exhaustive des compétences et des connaissances nécessaires pour réussir dans n'importe quel rôle d'ingénierie des données ; en fin de compte, l'écosystème de la science des données évolue rapidement, et de nouvelles technologies et de nouveaux systèmes apparaissent constamment. Cela signifie que les ingénieurs en données doivent constamment apprendre à suivre le rythme des avancées technologiques. 

Néanmoins, voici une liste non exhaustive des compétences que vous devrez développer pour devenir ingénieur en données : 

1. Apprendre à gérer une base de données

Les ingénieurs des données consacrent une part considérable de leur travail quotidien à l'exploitation de bases de données, que ce soit pour collecter, stocker, transférer, nettoyer ou simplement consulter des données. Les ingénieurs des données doivent donc avoir une bonne connaissance de la gestion des bases de données. Cela signifie qu'il faut maîtriser le langage SQL (Structured Query Language), le langage de base pour interagir avec les bases de données, et avoir une expertise avec certains des dialectes SQL les plus populaires, y compris MySQL, SQL Server et PostgreSQL. 

Outre les bases de données relationnelles, les ingénieurs de données doivent se familiariser avec les bases de données NoSQL ("Not only SQL"), qui deviennent rapidement les systèmes de prédilection pour les Big Data et les applications en temps réel. 

Par conséquent, bien que le nombre de moteurs NoSQL soit en hausse, les ingénieurs de données devraient au moins comprendre la différence entre les types de bases de données NoSQL et les cas d'utilisation de chacun d'entre eux. Si vous ne savez pas trop ce qu'est le NoSQL et en quoi il diffère du SQL, notre cours NoSQL Concepts est un excellent moyen d'y voir plus clair.

2. Apprendre la programmation

Comme dans d'autres rôles de la science des données, le codage est une compétence obligatoire pour les ingénieurs de données. Outre SQL, les ingénieurs des données utilisent d'autres langages de programmation pour un large éventail de tâches. Il existe de nombreux langages de programmation qui peuvent être utilisés dans l'ingénierie des données, mais Python est certainement l'une des meilleures options.

Python est une lingua franca en science des données, et il est parfait pour exécuter des tâches ETL et écrire des pipelines de données. Vous pouvez en savoir plus sur l 'utilisation de Python dans un autre article.  

Une autre raison d'utiliser Python est sa grande intégration avec des outils et des frameworks essentiels à l'ingénierie des données, tels qu'Apache Airflow et Apache Spark. Un grand nombre de ces cadres libres fonctionnent sur la machine virtuelle Java. Si votre entreprise travaille avec ces frameworks, vous devrez probablement aussi apprendre Java ou Scala.

3. S'informer sur les cadres informatiques distribués

Ces dernières années, les systèmes distribués sont devenus omniprésents dans la science des données. Un système distribué est un environnement informatique dans lequel divers composants sont répartis sur plusieurs ordinateurs (également appelés grappes) sur un réseau. 

Les systèmes distribués répartissent le travail sur l'ensemble de la grappe et coordonnent les efforts afin d'effectuer le travail plus efficacement. Les cadres informatiques distribués, tels qu'Apache Hadoop et Apache Spark, sont conçus pour le traitement de quantités massives de données et constituent les fondations de certaines des applications Big Data les plus impressionnantes. L'expertise dans l'un de ces cadres est importante pour tout ingénieur en données en herbe.

4. Développez vos connaissances en matière de technologie cloud.

Le cloud computing est l'un des sujets les plus brûlants dans le domaine de la science des données. La demande de solutions basées sur le cloud modifie rapidement le paysage. Aujourd'hui, être ingénieur des données implique, dans une large mesure, de connecter les systèmes commerciaux de votre entreprise aux systèmes basés sur le cloud.

Avec l'essor de services tels qu'Amazon Web Services (AWS), Azure et Google Cloud, l'ensemble du flux de données peut se dérouler dans le Cloud. Par conséquent, un bon ingénieur de données doit connaître et avoir l'expérience de l'utilisation des services cloud, de leurs avantages, de leurs inconvénients et de leur application dans les projets Big Data. Vous devez au moins être familiarisé avec une plateforme comme AWS ou Azure, car ce sont les plus répandues.

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 Amazon Redshift, Google BigQuery et Snowflake directement dans votre navigateur.

5. Acquérir une connaissance pratique des frameworks ETL 

L'un des principaux rôles des ingénieurs de données est de créer des pipelines de données à l'aide de technologies ETL et de cadres d'orchestration. Dans cette section, nous pourrions énumérer de nombreuses technologies, mais l'ingénieur des données devrait connaître ou être à l'aise avec certaines des plus connues, comme Apache Airflow et Apache NiFi. Airflow est un cadre d'orchestration. Il s'agit d'un outil open-source pour la planification, la génération et le cursus des pipelines de données. NiFi est parfait pour un processus ETL basique et répétable de big data.

6. Découvrez les frameworks de traitement de flux

Certaines des applications de science des données les plus innovantes utilisent des données en temps réel. Par conséquent, la demande de candidats familiarisés avec les cadres de traitement de flux est en hausse. C'est pourquoi apprendre à utiliser des outils de traitement en continu comme Flink, Kafka Streams ou Spark Streaming est une évolution en douceur pour les ingénieurs de données désireux de faire passer leur carrière au niveau supérieur.

7. Apprendre à écrire des scripts

La plupart des travaux et des routines du Cloud et d'autres outils et cadres Big Data sont exécutés à l'aide de commandes et de scripts shell. Les ingénieurs des données doivent être à l'aise avec le terminal pour éditer des fichiers, exécuter des commandes et naviguer dans le système. Pour en savoir plus, consultez notre tutoriel sur les scripts bash.

8. Développez vos compétences en matière de communication

Enfin, les ingénieurs en données doivent également posséder des compétences en communication pour travailler dans différents services et comprendre les besoins des analystes de données, des scientifiques en données et des dirigeants d'entreprise. En fonction de l'organisation, les ingénieurs des données peuvent également avoir besoin de savoir comment développer des tableaux de bord, des rapports et d'autres visualisations pour communiquer avec les parties prenantes.

Étape 3 : Travaillez sur votre portefeuille d'ingénieur en données

L'étape suivante pour devenir ingénieur en données consiste à travailler sur des projets qui démontreront vos compétences et votre compréhension des sujets de base. Vous pouvez consulter notre guide complet sur la construction d'un portfolio en science des données pour vous inspirer. 

Vous voudrez démontrer les compétences que nous avons déjà décrites pour impressionner les employeurs potentiels, ce qui signifie que vous devrez travailler sur une variété de projets. DataLab fournit un carnet de notes collaboratif basé sur le cloud qui vous permet de travailler sur vos propres projets, ce qui signifie que vous pouvez analyser des données, collaborer avec d'autres personnes et partager des idées. 

Vous pouvez également appliquer vos connaissances à divers projets de science des données, ce qui vous permet de résoudre des problèmes du monde réel à partir de votre navigateur tout en contribuant à votre portefeuille d'ingénierie des données.

Lorsque vous vous sentez prêt à explorer un domaine d'activité spécifique de votre choix, vous pouvez commencer à vous concentrer sur l'acquisition de connaissances dans le domaine et à travailler sur des projets individuels liés à ce domaine particulier.

Étape 4 : Postulez à votre premier emploi en tant qu'ingénieur en données

L'ingénierie des données est l'un des postes les plus demandés dans le secteur de la science des données. Qu'il s'agisse des grandes entreprises technologiques de la Silicon Valley ou des petites startups spécialisées dans les données, les entreprises cherchent à recruter des ingénieurs en données pour les aider à faire évoluer leurs ressources et à en tirer le meilleur parti. Dans le même temps, les entreprises éprouvent des difficultés à trouver les bons candidats, compte tenu de l'étendue et de la spécialisation des compétences requises pour répondre aux besoins d'une organisation. 

Dans ce contexte particulier, il n'existe pas de formule parfaite pour décrocher votre premier emploi dans le domaine de l'ingénierie des données. Dans de nombreux cas, les ingénieurs des données arrivent à leur poste après avoir occupé d'autres fonctions liées à la science des données au sein de la même entreprise, comme celles de scientifique des données ou d'administrateur de base de données.

Au lieu de cela, si vous recherchez des opportunités d'ingénierie des données dans les portails d'emploi, une chose importante à garder à l'esprit est qu'il existe de nombreuses offres d'emploi qui incluent le titre "ingénieur des données", y compris ingénieur des données cloud, ingénieur big data et architecte des données. Les compétences et les exigences spécifiques varient d'un poste à l'autre. L'essentiel est donc de trouver une meilleure adéquation entre vos connaissances et les besoins de l'entreprise. 

Vous pouvez consulter notre guide complet sur les candidatures aux emplois en science des données pour apprendre à vous démarquer des autres candidats. Vous aurez probablement besoin d'un portfolio assez complet démontrant un éventail de compétences. Vous pouvez également trouver des informations utiles sur les attentes des responsables du recrutement dans notre article sur la rédaction d'une description de poste d'ingénieur en données. 

Comment augmenter vos chances d'obtenir un emploi dans le domaine de l'ingénierie des données ?

La réponse est simple : continuez à apprendre. Il existe de nombreux moyens d'approfondir votre expertise et d'élargir votre boîte à outils d'ingénierie des données.

Vous pouvez également opter pour une formation plus poussée, qu'il s'agisse d'une licence en science des données ou en informatique, un domaine étroitement lié, ou d'un master en ingénierie des données. 

Outre la formation, la pratique est la clé du succès. Les employeurs dans ce domaine recherchent des candidats possédant des compétences uniques et une grande maîtrise des logiciels et des langages de programmation. Plus vous vous entraînerez à coder dans le cadre de projets personnels et à essayer des outils et des cadres de big data, plus vous aurez de chances de vous démarquer dans le processus de candidature. Pour prouver votre expertise, une bonne option consiste à obtenir une certification en ingénierie des données. 

Enfin, si vous avez des difficultés à trouver votre premier emploi en tant qu'ingénieur des données, envisagez de postuler à d'autres postes de débutant en science des données. En fin de compte, la science des données est un domaine collaboratif avec de nombreux sujets et compétences qui sont transversaux à travers les rôles des données. Ces postes vous permettront d'acquérir des connaissances et une expérience précieuses qui vous aideront à décrocher le poste d'ingénieur en données de vos rêves. 

Étape 5 : Préparez-vous à l'entretien d'ingénierie des données

Les entretiens d'ingénierie des données sont généralement divisés en deux parties, l'une technique et l'autre non technique. Vous pouvez consulter notre guide complet explorant les meilleures questions et réponses d'entretien en ingénierie des données. 

Toutefois, en résumé, vous pouvez vous attendre à des questions portant sur quatre sujets : 

Votre CV et votre expérience

Les recruteurs voudront connaître vos expériences en rapport avec le poste d'ingénieur en données. Veillez à mettre en avant vos précédents travaux dans des postes et projets de science des données dans votre CV et préparez-vous à fournir tous les détails les concernant, car ces informations sont essentielles pour que les recruteurs puissent évaluer vos compétences techniques, votre capacité à résoudre des problèmes, votre sens de la communication et votre capacité à gérer des projets.

Programmation

C'est probablement la partie la plus stressante d'un entretien en science des données. Généralement, on vous demandera de résoudre un problème en quelques lignes de code dans un délai court en utilisant Python ou un framework de données comme Spark. 

Par exemple, votre exercice peut consister à créer un simple pipeline de données pour charger et nettoyer les données. Bien que le problème ne soit pas très complexe, la tension du moment peut avoir un effet négatif sur vos performances. Si vous n'êtes pas familiarisé avec ce type de test, vous pouvez vous entraîner à l'avance avec quelques questions de codage.

SQL

Vous n'irez pas loin dans votre carrière d'ingénieur en données sans une solide expertise en SQL. C'est pourquoi, en plus du test de programmation, il peut vous être demandé de résoudre un problème impliquant l'utilisation du langage SQL. En général, l'exercice consiste à écrire des requêtes efficaces pour traiter certaines données dans des bases de données.

Conception du système

C'est la partie la plus conceptuelle de l'entretien technique et probablement la plus difficile. La conception d'architectures de données est l'une des tâches les plus importantes des ingénieurs de données. Dans cette partie, il vous sera demandé de concevoir une solution de données de bout en bout, qui comprend normalement trois aspects : le stockage des données, le traitement des données et la modélisation des données. 

Compte tenu de la croissance rapide des écosystèmes de la science des données, les options de conception sont infinies. Vous devez être prêt à discuter des avantages et des inconvénients et des compromis possibles de vos choix.

Une fois la partie technique terminée, la dernière étape de l'entretien d'ingénierie des données consistera en un entretien personnel avec un ou plusieurs membres de votre équipe potentielle. L'objectif ? Découvrir qui vous êtes et comment vous pourriez vous intégrer dans l'équipe. 

Mais n'oubliez pas que l'entretien avec un ingénieur des données est une conversation à double sens, ce qui signifie que vous devez également lui poser des questions pour déterminer si vous vous verriez bien faire partie de l'équipe. 

Attentes salariales de l'ingénieur en données

Les salaires des ingénieurs en informatique sont élevés par rapport à de nombreux emplois dans le domaine des technologies de l'information, ce qui reflète la demande. Les chiffres varient en fonction du pays, de la ville et de l'ancienneté, mais nous pouvons esquisser quelques fourchettes approximatives (tous les chiffres correspondent au salaire annuel avant impôt) :

• États-Unis : Les moyennes nationales se situent entre 120 000 et 130 000 dollars(Indeed rapporte environ 126 300 dollars).). Glassdoor cite même ~153K$ comme salaire moyen d'un ingénieur en données en 2024. Aux États-Unis, les ingénieurs en données débutants (0-3 ans) gagnent généralement de l'ordre de 80 à 90 000 dollars, les ingénieurs en milieu de carrière (~3-5 ans) environ 110 à 115 000 dollars, et les ingénieurs confirmés dépassent souvent 140 000 dollars.​. (Par exemple, une enquête a montré que les salaires des débutants étaient de 80 000 dollars, ceux des intermédiaires de 114 000 dollars et ceux des seniors de 142 000 dollars)..) Les grands centres technologiques paient encore plus : Les postes dans la Silicon Valley ou à New York peuvent facilement approcher les 180 000 dollars et plus pour les postes de direction.

• Royaume-Uni/Europe : À Londres, les ingénieurs en données de niveau intermédiaire gagnent souvent entre 75 et 100 000 livres sterling. Morgan McKinley rapporte une fourchette de £75-100K à Londres pour les ingénieurs de données, avec des rôles juniors (~0-3 ans) autour de £50-75K et des seniors (5+ ans) jusqu'à £125K.. En Europe continentale, les salaires sont généralement moins élevés qu'aux États-Unis : par exemple, les ingénieurs en données en Allemagne gagnent en moyenne entre 50 et 70 000 euros.Des chiffres similaires (souvent de l'ordre de 60 à 80 000 euros) sont courants en Europe occidentale.

• Asie-Pacifique (APAC) : Il existe de grandes différences. À Singapour, les ingénieurs en données gagnent environ 120-170 000 dollars singapouriens par an (environ 90-125 000 dollars américains).Selon les données de recrutement, les salaires des cadres supérieurs dépassent 240 000 dollars américains. En Australie, les ingénieurs en données de Sydney gagnent en moyenne 155 000 dollars australiens (environ 100 000 dollars américains).. En revanche, les salaires en Inde sont beaucoup plus bas : un ingénieur en données typique peut gagner environ ₹9-10 lakh (environ 12 000 USD) par an pour les niveaux débutants/moyens. (bien que cela puisse augmenter avec l'expérience et en particulier dans les multinationales ou les centres de création d'entreprises).

Ces chiffres soulignent l'effet de l'ancienneté ainsi que les différences régionales. À titre indicatif, l'entrée dans le domaine (junior) rapporte peut-être 50 à 70 % du taux du marché en milieu de carrière, tandis que les postes de senior/chef de file sont souvent supérieurs de 20 à 40 % à la moyenne en milieu de carrière. En fin de compte, la rémunération dépend du coût de la vie et du marché local dans chaque région, mais la tendance générale est claire : l'ingénierie des données est très bien rémunéréereflétant son importance stratégique.

Les tendances qui façonnent l'ingénierie des données

Le rôle de l'ingénieur en données évolue en même temps que les nouvelles technologies. Les principales tendances qui influencent le domaine sont les suivantes :

• Intégration de l'IA et de l'apprentissage automatique : Alors que les entreprises adoptent l'IA, les ingénieurs de données jouent un rôle crucial en fournissant aux systèmes de ML des données de haute qualité. Plutôt que de remplacer l'ingénierie des données, les outils d'IA générative et de ML stimulent la demande pour de meilleurs pipelines de données .. Les ingénieurs de données construisent et entretiennent désormais l'infrastructure nécessaire à l'entraînement des modèles et à la diffusion des prédictions en production. Ils mettent souvent en œuvre des pratiques DataOps/MLOps pour automatiser les flux de travail et s'assurer que les modèles peuvent accéder aux données dont ils ont besoin. En effet, les ingénieurs de données deviennent des facilitateurs de l'IA - en construisant les grands ensembles de données propres dont l'IA a besoin pour réussir.

• Données en temps réel et en continu : L'ère de l'ETL par lots est en train de s'estomper. Les entreprises ont de plus en plus besoin d'informations en temps réel, c'est pourquoi les ingénieurs de données se tournent vers les plateformes de streaming (Kafka, Flink, Spark Streaming) et même vers l'edge computing. Les systèmes modernes de diffusion en continu permettent aux entreprises de traiter les événements et de mettre à jour les analyses instantanément, ce qui constitue un avantage concurrentiel majeur.. Les progrès de la 5G et de l'informatique en périphérie signifient que les données peuvent être collectées et traitées à proximité de leur source avec une très faible latence. Les ingénieurs de données doivent donc concevoir des pipelines à faible latence et maîtriser les cadres de traitement des flux. Dans la pratique, vous travaillerez souvent sur des pipelines qui ingèrent et transforment continuellement des données (par exemple, des flux de clics, des données de capteurs ou des flux de journaux) pour alimenter des tableaux de bord en direct et des alertes automatisées.

• Architectures de maillage de données et de tissu de données : Avec la montée en puissance des plateformes de données, les entreprises repensent les architectures centralisées. Le concept de maillage de données, qui consiste à considérer chaque domaine d'activité comme un "mini-produit de données" appartenant à l'équipe chargée du domaine, a gagné en popularité. Les ingénieurs des données peuvent travailler au sein d'équipes interfonctionnelles propriétaires de domaines de données spécifiques (données marketing, données de vente, etc.) plutôt que de gérer toutes les données au sein d'une seule équipe centrale. Parallèlement, on assiste à l'émergence d'architectures de tissu de données, qui utilisent des métadonnées unifiées et des couches d'intégration pour relier les données de plusieurs silos.
  
  Gartner note que les deux approches (mesh et fabric) sont des sujets d'actualité : mesh pour la décentralisation et les "données en tant que produit", et fabric pour l'intégration des données distribuées. Dans la pratique, de nouvelles plateformes et de nouveaux outils (comme les lacs spécifiques à un domaine, les services de catalogue et les pipelines de données automatisés) aident à mettre en œuvre ces modèles. L'ingénieur en données doit être prêt à travailler dans des équipes orientées vers le domaine et à comprendre les systèmes modernes de métadonnées/catalogues. (Il est important de noter que les analystes mettent en garde contre le fait que le maillage des données est encore une pratique en évolution et qu'il est souvent utilisé en même temps que les solutions de tissu de données)..)

• Modernisation basée sur le cloud : La quasi-totalité de l'ingénierie des données fonctionne désormais sur le cloud. Les entreprises migrent des entrepôts de données sur site vers des entrepôts de données et des lakehouses dans le cloud (Snowflake, Redshift, Azure Synapse, Databricks, etc.). Les architectures cloud-natives - pipelines sans serveur, streaming géré (par exemple, Kinesis, Pub/Sub) et stockage évolutif - sont des tendances clés. Les ingénieurs de données devraient, par conséquent, être compétents en matière de services cloud et d'automatisation (Infrastructure-as-Code, CI/CD pour les pipelines de données). Adopter des outils cloud-native signifie que vous pouvez faire évoluer le calcul à la demande, optimiser les coûts et vous concentrer sur la logique des données plutôt que sur l'exploitation des serveurs. En bref, les plateformes de données sont en train d'être modernisées pour l'ère du cloud, et les ingénieurs de données sont le moteur de cette modernisation.

• Outils de gouvernance et de qualité des données : Avec l'augmentation des volumes de données et des réglementations, les outils de gouvernance, de suivi et de qualité des données(catalogues de données, pipelines axés sur les contrats, observabilité) arrivent à maturité. Les contrats de données et les registres de schémas (qui automatisent les accords entre les producteurs et les consommateurs de données) sont à la mode, car ils permettent aux équipes de ne pas briser les pipelines des autres. En tant qu'ingénieur des données, vous pouvez travailler avec de nouveaux cadres et outils de gouvernance (comme Great Expectations, Monte Carlo ou des catalogues de données open-source) pour aider votre organisation à faire confiance à ses données. (Par exemple, une tendance consiste à utiliser des "contrats de données" pour imposer des schémas cohérents au sein des équipes)..)

• DevOps et automatisation : Enfin, la frontière entre l'ingénierie logicielle et l'ingénierie des données continue de s'estomper. De nombreuses organisations adoptent des pratiques DevOps pour les données (souvent appelées DataOps ou MLOps). Cela signifie un contrôle de version pour le code des données, des tests automatisés pour les pipelines de données et une livraison continue de l'infrastructure de données. Les frameworks d'automatisation (comme Apache Airflow pour les pipelines, Terraform ou CloudFormation pour l'infrastructure) sont désormais des standards. En restant compétent sur ces outils et pratiques DevOps, vous pourrez déployer des solutions de données plus rapidement et de manière plus fiable.

Conclusion

L'ingénierie des données est l'un des emplois les plus demandés dans le domaine de la science des données et constitue certainement un excellent choix de carrière pour les professionnels des données en herbe. Si vous êtes déterminé à devenir ingénieur en données mais que vous ne savez pas comment vous lancer, nous vous recommandons vivement de suivre notre parcours professionnel Ingénieur en données avec Python, qui vous apportera les connaissances solides et pratiques dont vous aurez besoin pour devenir un expert en ingénierie des données.