Comment devenir ingénieur en données en 2024 : 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. Maîtrisez la 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 votre connaissance de l'informatique en nuage sur des plateformes telles que 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 la façon de devenir ingénieur en 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 de 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 rapidité 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, comme par exemple le chargement de données d'une base de données sur site vers un service en nuage. 

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 suivre notre cours Construire des pipelines d'ingénierie de données en Python.

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

Comment devenir ingénieur en données

Nous vous présentons 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 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 suivre des options telles que la filière DataCamp Data Engineer with Python, qui vous enseignera tous les principes 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 des données doivent disposer 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 référence pour les applications Big Data et en temps réel. 

Par conséquent, bien que le nombre de moteurs NoSQL soit en augmentation, les ingénieurs en 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 avez des doutes sur NoSQL et ses différences avec SQL, notre cours NoSQL Concepts est un excellent moyen d'y voir plus clair.

2. Apprendre quelques langages de 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 dans la 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. Apprenez à connaître 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, en coordonnant les efforts pour 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 fondements de certaines des applications Big Data les plus impressionnantes. La maîtrise de l'un de ces frameworks est indispensable à tout ingénieur en données en herbe.

4. Développez votre connaissance de la technologie "cloud".

L'informatique en nuage est l'un des sujets les plus brûlants dans le domaine de la science des données. La demande de solutions basées sur l'informatique en nuage modifie rapidement le paysage. Aujourd'hui, le métier d'ingénieur des données consiste, dans une large mesure, à connecter les systèmes commerciaux de votre entreprise aux systèmes basés sur l'informatique en nuage. 

Avec l'essor de services tels que Amazon Web Services (AWS), Azure et Google Cloud, l'ensemble du flux de données peut se dérouler dans le nuage. Par conséquent, un bon ingénieur en données doit connaître et avoir de l'expérience dans l'utilisation des services en nuage, leurs avantages, leurs inconvénients et leur application dans les projets de 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 en nuage, 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 permettant de planifier, de générer et de suivre les 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 tels que Flink, Kafka Streams ou Spark Streaming est un passage obligé pour les ingénieurs en données désireux de faire évoluer leur carrière.

7. Apprendre la coquille

La plupart des tâches et des routines du Cloud et d'autres outils et cadres Big Data sont exécutées 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 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 cette sphère particulière.

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.

En revanche, si vous recherchez des offres d'emploi dans le domaine de l'ingénierie des données sur les portails d'emploi, il est important de garder à l'esprit qu'il existe de nombreuses offres d'emploi qui incluent le titre d'"ingénieur des données", notamment l'ingénieur des données dans le nuage, l'ingénieur des big data et l'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 tous les rôles liés aux 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 communication et votre gestion de projet.

Programmation

C'est probablement la partie la plus stressante d'un entretien en science des données. En général, on vous demandera de résoudre un problème en quelques lignes de code dans un délai court en utilisant Python ou un cadre 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 au préalable 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

L'ingénierie des données est un métier émergent et il n'est pas toujours facile pour les recruteurs de trouver les bons candidats. La concurrence entre les entreprises pour attirer ces talents difficiles à trouver est forte, ce qui se traduit par des salaires parmi les plus élevés dans le domaine de la science des données.

Selon la plupart des portails d'emploi, le salaire moyen des ingénieurs de données aux États-Unis est de 114 564 dollars. Toutefois, ces chiffres varient en fonction de l'endroit où vous travaillez dans le pays. Par exemple, selon Glassdoor, le salaire moyen d'un analyste de données de base à New York est de 120 637 dollars, tandis qu'il est de 113 610 dollars en Californie et de 94 416 dollars à Houston. 

Vous pouvez en savoir plus sur les salaires des ingénieurs en données dans le monde entier dans notre article séparé. Vous pouvez également en savoir plus sur les différents salaires dans le domaine de la science des données.   

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 ne savez pas comment commencer, nous vous recommandons vivement de suivre notre parcours 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.