Apprenez l'ingénierie des données à partir de zéro en 2025 : Le guide complet

Comprendre le rôle d'un ingénieur des données

Avant d'entrer dans les détails, commençons par comprendre en quoi consiste le travail quotidien d'un ingénieur en données.

Au fond, l'ingénierie des données se concentre sur la conception et la maintenance de systèmes qui traitent les données de manière efficace. Ces systèmes doivent fonctionner à grande échelle, traiter les données rapidement et garantir la précision. Voici comment les ingénieurs en données passent leurs journées de travail :

Concevoir des pipelines de données

Les ingénieurs de données créent des flux de travail qui déplacent les données de leur source (comme les bases de données, les API ou les journaux) vers un système de stockage central comme un entrepôt de données ou un lac de données. Ce processus, appelé ETL (Extract, Transform, Load), implique :

• Extraction de données brutes à partir de sources multiples.
• Nettoyer, transformer et formater les données pour les rendre utilisables.
• Chargement des données dans des systèmes de stockage où elles peuvent être consultées à des fins d'analyse.

À mon avis, le processus de conception est l'une des parties les plus amusantes du métier d'ingénieur des données.

Optimiser le stockage des données

Les ingénieurs de données veillent à ce que les données soient stockées de manière sûre et efficace. Ils choisissent les bonnes bases de données ou solutions de stockage en fonction du type et de la taille des données :

• Bases de données relationnelles pour les données structurées, comme les commandes des clients.
• Les bases de données NoSQL pour les données non structurées ou semi-structurées, comme les posts sur les médias sociaux.
• Des solutions cloud comme Amazon S3 ou Google Cloud Storage pour l'évolutivité et la rentabilité.

Protéger la qualité des données

Des données de haute qualité sont nécessaires pour une analyse précise. C'est pourquoi les ingénieurs des données mettent en place des contrôles pour surveiller l'intégrité, la cohérence et l'exactitude des données tout au long de leur cycle de vie. Il s'agit notamment de

• Détecter et corriger les erreurs dans les données.
• Empêcher les enregistrements en double ou incomplets.
• Élaborer des règles de validation qui signalent automatiquement les problèmes.

Dans la pratique, les bonnes pratiques en matière de qualité des données sont souvent négligées. C'est une erreur, et je vous conseille d'inclure ce sujet dans votre parcours d'apprentissage dès le début, ce qui vous distinguera en tant qu'ingénieur de données. Le cours Introduction à la qualité des données est un excellent point de départ.

Collaborer entre équipes

Les ingénieurs en données travaillent en étroite collaboration avec :

• Des scientifiques de données pour fournir des ensembles de données pour l'apprentissage automatique et l'analyse.
• Analystes pour s'assurer que les tableaux de bord et les rapports contiennent des données fiables.
• Ingénieurs logiciels pour intégrer les flux de données dans les applications.

Les scientifiques et les analystes de données sont nos parties prenantes, c'est-à-dire qu'ils sont souvent les utilisateurs finaux de nos produits de données. Les ingénieurs en logiciel sont souvent ceux qui produisent les données que nous traitons. 

Ainsi, en comprenant les besoins des différentes équipes, les ingénieurs de données alignent l'infrastructure sur les objectifs globaux de l'entreprise.

Maintien des performances du système

Avec des volumes de données en constante augmentation, les pipelines et les systèmes doivent rester rapides et évolutifs. Ingénieurs des données :

• Optimisez les flux de travail pour traiter les grands ensembles de données.
• Mettre en œuvre des solutions qui réduisent les temps de latence et améliorent les délais de traitement.

Cela devient plus pertinent en fonction du secteur ou de l'entreprise pour laquelle vous travaillez en tant qu'ingénieur en données. La performance est toujours importante, mais elle l'est encore plus si vous rêvez de travailler dans une entreprise qui traite des quantités massives de données, comme Netflix, Meta ou Amazon.

Quelle que soit l'entreprise, la vérité est que la majeure partie de votre temps en tant qu'ingénieur des données sera consacrée à la maintenance et à l'amélioration des pipelines de données !

Surveillance et dépannage

Tout système peut connaître des ratés, et les ingénieurs de données veillent à ce que ces problèmes soient détectés à temps ! Ils mettent en place des alertes et des tableaux de bord pour assurer le cursus :

• Défaillances de pipelines.
• Ralentissements du système.
• Incohérences dans les données.

Les ingénieurs de données s'occupent souvent des pipelines de données fondamentaux, qui sont essentiels au bon fonctionnement d'une entreprise. Je le sais parce que, pendant de nombreuses années, j'ai fait partie de la rotation de garde de mon équipe. Notre objectif était de dépanner et de résoudre les problèmes afin de garantir le bon fonctionnement des systèmes lorsqu'ils surviennent.

Ingénierie des données vs. Domaines connexes

La section précédente a clarifié ce qu'implique le fait d'être un ingénieur des données. Toutefois, si vous êtes totalement novice, vous vous demandez peut-être en quoi ce domaine diffère d'autres domaines connexes. Si l'ingénierie des données recoupe souvent d'autres professions, celles-ci ont en réalité des objectifs distincts au sein de l'écosystème des données :

• Ingénierie des données:
• L'accent est mis sur la mise en place d'une infrastructure de collecte, de traitement et de stockage des données.
• Il s'agit de créer des outils et des plateformes que d'autres équipes peuvent utiliser pour l'analyse ou la modélisation.
• Exemple de produit à livrer: Un pipeline de données qui ingère des données à partir d'API et les charge dans un entrepôt de données Redshift.
• Science des données:
• Il s'agit d'extraire des informations des données à l'aide de l'analyse statistique et de l'apprentissage automatique.
• S'appuie fortement sur des ensembles de données préparés à l'avance, souvent gérés par des ingénieurs de données.
• Exemple de produit à livrer : Un modèle prédictif prévoyant l'attrition de la clientèle sur la base de données historiques.
• Analystes de données:
• Principalement impliqué dans l'interprétation et la visualisation des données pour la prise de décisions commerciales.
• Exemple de produit à livrer : Des tableaux de bord présentant les principaux indicateurs de l'entreprise au fil du temps.
• Ingénieurs DevOps:
• Vous travaillez en étroite collaboration avec les ingénieurs de données dans des domaines tels que le déploiement du système et la maintenance de l'infrastructure.
• L'accent est mis principalement sur la fiabilité générale des applicationsles ingénieurs de données se spécialisent dans systèmes axés sur les données.

Compétences requises pour devenir ingénieur en données

Pour exceller en tant qu'ingénieur en données, vous devez disposer d'un mélange de compétences techniques et non techniques. Ces compétences vous permettent de construire des systèmes de données fiables, de résoudre des problèmes complexes et de collaborer efficacement avec des équipes.

Décortiquons les principales compétences que vous devrez apprendre ou pratiquer :

Compétences en programmation

Je dirais qu'il s'agit de la compétence la plus importante, car la programmation constitue la base de l'ingénierie des données, qui est un sous-ensemble particulier de l'ingénierie logicielle.

La programmation vous permet de manipuler des données, d'automatiser des tâches et de construire des systèmes robustes. Voici, dans l'ordre, les principaux langages de programmation à privilégier :

1. Python: Le langage de prédilection des ingénieurs de données en raison de sa simplicité et de son vaste écosystème de bibliothèques telles que Pandas, NumPy et PySpark. Python est utilisé pour l'écriture de scripts, la manipulation de données et la construction de pipelines.
2. SQL: Une compétence indispensable pour interroger et gérer des données dans des bases de données relationnelles. Le langage SQL est essentiel pour écrire des requêtes efficaces afin d'extraire et de transformer des données.
3. Java/Scala: Ces langages sont pertinents lorsque vous travaillez avec des frameworks big data comme Apache Spark, car ils offrent de solides performances pour le traitement de grands ensembles de données.

Si je devais commencer à apprendre l'ingénierie des données, je me concentrerais d'abord sur Python et SQL, puis je passerais à Java ou Scala si nécessaire.

Pour maîtriser Python pour l'ingénierie des données, explorez le cursus de carrière Ingénieur de données en Python, qui offre une expérience d'apprentissage structurée et pratique.

Si vous êtes novice en SQL, le cursus SQL Fundamentals est un excellent point de départ pour construire une base solide.

Modélisation des données et gestion des bases de données

Une bonne connaissance des bases de données et de la modélisation des données garantit l'efficacité et l'évolutivité de vos systèmes de données, ce qui est indispensable pour les ingénieurs de données ! 

Voici ce que vous devez savoir :

Bases de données relationnelles

Les bases de données relationnelles telles que PostgreSQL, MySQL et Microsoft SQL Server constituent l'épine dorsale du stockage de données structurées. En tant qu'ingénieur en données, vous devrez.. :

• Concevoir des schémas qui définissent l'organisation des données.
• Optimisez les requêtes en termes de performances et d'efficacité.
• Comprendre l'indexation pour accélérer la recherche de données.

Pour une pratique concrète, consultez le cours Création de bases de données PostgreSQL. Si vous ne connaissez pas Microsoft SQL Server, le cours Introduction à SQL Server est une excellente ressource pour commencer.

Bases de données NoSQL

Les systèmes NoSQL tels que MongoDB et Cassandra sont conçus pour les données non structurées ou semi-structurées. Ils sont essentiels dans les scénarios où :

• La flexibilité dans la conception des schémas est importante.
• Les applications doivent traiter de grands volumes de données à l'échelle, comme les analyses en temps réel ou les données des médias sociaux.

Le cours NoSQL Concepts est une excellente ressource pour apprendre les principes fondamentaux et comprendre où et comment utiliser efficacement ces puissantes bases de données.

Entrepôts de données

Les entrepôts de données sont des systèmes spécialisés optimisés pour les requêtes analytiques et les rapports. Des outils tels que Snowflake, Amazon Redshift et Google BigQuery sont couramment utilisés par les ingénieurs de données pour :

• Stocker et analyser de grands volumes de données historiques.
• Agréger des données provenant de sources multiples pour l'intelligence économique.
• Garantissez la rapidité des requêtes pour les analyses complexes.

DataCamp propose des cours sur tous ces entrepôts de données, ainsi que sur l'entreposage de données en général, pour vous permettre de démarrer :

• Introduction à Snowflake
• Introduction à Redshift
• Introduction à BigQuery

Lacs de données

Les lacs de données, tels que ceux construits sur Amazon S3, Azure Data Lake ou Google Cloud Storage, sont conçus pour stocker des données brutes, non traitées. Contrairement aux entrepôts de données, les lacs de données gèrent à la fois des données structurées et non structurées, ce qui les rend idéaux pour :

• Stockage de grands ensembles de données pour les applications d'apprentissage automatique ou d'intelligence artificielle.
• Prise en charge de cas d'utilisation tels que le stockage de logs, les données IoT et les données en continu.

Processus ETL

Comme je l'ai mentionné précédemment, la conception et la gestion des pipelines de données est l'une des principales responsabilités d'un ingénieur de données. Vous devez donc vous familiariser avec les processus suivants :

• Extrait: Collecte de données à partir de diverses sources telles que les API, les bases de données ou les journaux.
• Transformer: Nettoyer et remodeler les données pour les adapter au format ou au schéma requis.
• Chargement: Stocker les données traitées dans des entrepôts de données ou des lacs de données en vue d'une utilisation ultérieure.

Des outils comme Apache Airflow et dbt simplifient l'orchestration des flux de travail ETL.

Consultez le cours ETL en Python pour commencer ! Poursuivez ensuite avec les cours d'introduction à l'Airflow et d'introduction au dbt.

Plateformes cloud

Le cloud computing est désormais la norme pour le stockage et le traitement des données en raison de son évolutivité et de sa rentabilité. Une bonne connaissance du cloud computing est donc indispensable ! 

Bien entendu, vous n'avez pas besoin de connaître tous les services. Concentrez-vous sur ceux qui sont pertinents pour l'ingénierie des données. Par exemple :

• AWS (Amazon Web Services): Les ingénieurs de données utilisent largement des services tels que S3 (stockage), Glue (ETL) et Redshift (entreposage de données).
• Azure: Des outils tels que Synapse Analytics et Data Factory sont utilisés pour créer et gérer les flux de données.
• Google Cloud Platform (GCP): BigQuery et Dataflow sont des solutions standard de traitement et d'analyse de données à grande échelle.

Il est indispensable de comprendre comment déployer et gérer les systèmes de données sur ces plateformes. Consultez le cours Comprendre le cloud computing pour une excellente vue d'ensemble.

Technologies du big data

Les organisations traitant des volumes massifs de données, il est parfois nécessaire de se familiariser avec les technologies de big data. Comme cela dépend fortement de vos objectifs, je le considère comme facultatif.

• Apache Spark: Connu pour sa rapidité et sa polyvalence, Spark est utilisé pour le traitement des données distribuées et l'analytique.
• Kafka: Outil populaire pour le streaming de données en temps réel, Kafka vous permet de traiter les données au fur et à mesure qu'elles sont générées, ce qui le rend utile pour des applications telles que l'analyse de logs ou le cursus d'activité des utilisateurs.

A ce stade, le cours Introduction à PySpark est fortement recommandé. Ensuite, vous pouvez continuer avec Introduction à Kafka pour relever les défis des données en temps réel. 

Compétences non techniques

Si les compétences techniques sont essentielles, les compétences relationnelles sont indispensables pour réussir dans les environnements d'équipe et les scénarios de résolution de problèmes. Il est évident que cela n'est pas spécifique à l'ingénierie des données, mais je pense qu'il vaut la peine de le mentionner dans ce contexte :

• Résolution de problèmes: Vous serez souvent confronté à des pannes de système, à des divergences de données ou à des goulets d'étranglement au niveau des performances. La capacité d'analyser et de résoudre rapidement ces problèmes est cruciale.
• Collaboration: Comme indiqué précédemment, les ingénieurs de données travaillent en étroite collaboration avec des scientifiques de données, des analystes et d'autres équipes. Une communication claire et la capacité à s'aligner sur les objectifs font de vous un membre précieux de l'équipe.
• Communication: Expliquer des processus techniques à des parties prenantes non techniques fait souvent partie du travail. La capacité à présenter clairement des idées permet d'améliorer la prise de décision.

Comment apprendre l'ingénierie des données : Feuille de route étape par étape

Si votre objectif est d'apprendre l'ingénierie des données en partant de zéro et que vous n'avez pas d'expérience dans un domaine connexe, la feuille de route suivante est faite pour vous !

Dans 12 mois (ou moins, selon votre degré d'engagement), vous serez tout à fait prêt à postuler à des postes d'ingénieur en données.

Transition d'une fonction connexe

Si vous travaillez déjà dans un domaine connexe comme le développement de logiciels, l'analyse de données ou DevOps, la transition vers l'ingénierie des données peut se faire plus facilement. C'était exactement mon cas. Voici comment :

1. Développeurs de logiciels:
• Tirez parti de votre expérience en matière de programmation pour apprendre Python et SQL.
• Concentrez-vous sur la construction de pipelines ETL et sur l'exploration d'outils de big data.
• Transformez vos connaissances de la conception de systèmes en systèmes de données évolutifs.
2. Analystes de données:
• Approfondissez votre connaissance de SQL et de l'optimisation des bases de données.
• Apprenez Python pour l'automatisation et la transformation des données.
• Transition vers la construction de pipelines et l'exploration des concepts de big data.
3. Ingénieurs DevOps:
• Mettez à profit votre expérience en matière de déploiement de systèmes pour travailler avec des plateformes cloud.
• Apprenez les outils ETL et concentrez-vous sur l'orchestration des données.
• Transformez vos connaissances en matière d'infrastructure en flux de travail axés sur les données.

Conseil de pro : Mettez en avant les compétences transférables sur votre CV, comme l'expérience des plateformes cloud, de la programmation ou de l'analytique. Cela peut certainement être un avantage !

Principales ressources pour l'apprentissage de l'ingénierie des données

Vous disposez désormais d'une feuille de route spécifique, mais pour devenir un ingénieur en données compétent, il est essentiel d'utiliser des supports d'apprentissage de haute qualité qui fournissent à la fois des connaissances théoriques et une expérience pratique.

Vous trouverez ci-dessous une liste de livres, de cours, de certifications et de ressources communautaires pour vous guider :

Livres

Les livres offrent une compréhension approfondie des concepts et des meilleures pratiques en matière d'ingénierie des données.

• "Conception d'applications à forte intensité de données" par Martin Kleppmann: Ce livre fondamental explique les principes des systèmes de données modernes, couvrant les systèmes distribués, la modélisation des données et le traitement des flux.
• "The Data Warehouse Toolkit" par Ralph Kimball: Un guide détaillé pour concevoir des entrepôts de données et des systèmes ETL efficaces.
• "Fundamentals of Data Engineering" par Joe Reis et Matt Housley: Ce livre, idéal pour les débutants, couvre les outils, les compétences et les concepts dont vous avez besoin pour commencer votre voyage dans l'ingénierie des données.

Cours

Les cours pratiques sont essentiels pour maîtriser les outils et les technologies. J'ai énuméré quelques cours dans ce billet, mais si vous ne savez pas par où commencer, voici d'excellentes options :

• Comprendre l'ingénierie des données: Un cours d'introduction expliquant les fondamentaux de l'ingénierie des données, y compris les pipelines et l'ETL.
• Ingénieur de données en cursus Python: Un programme complet pour maîtriser Python, SQL et des outils essentiels comme Apache Airflow et Git.

Projets guidés

Après avoir suivi quelques cours, mettez vos connaissances en pratique grâce à des projets concrets. En voici quelques unes, guidées, qui comprennent des ensembles de données et des instructions étape par étape :

• Construire un pipeline de données sur le commerce de détail
• Effectuer un examen du code
• Nettoyer un jeu de données de commandes avec PySpark

Certifications

Les certifications valident vos connaissances et augmentent votre employabilité. Une fois que vous êtes prêt, envisagez les possibilités suivantes :

• DataCamp Certification d'ingénieur de données: Certification complète en Python, SQL et gestion des pipelines de données.
• AWS Certified Data Engineer - Associate: Valide les compétences et les connaissances dans les principaux services AWS liés aux données.
• Ingénieur de données professionnel de Google: Valide les compétences en matière de conception et de gestion de systèmes de données sur Google Cloud.
• Microsoft Azure Data Engineer Associate: Se concentre sur la création de solutions de données sur Azure.
• Databricks Certified Data Engineer Associate: Idéal pour les environnements Spark et Databricks.

Les erreurs à éviter lors de l'apprentissage de l'ingénierie des données

Alors que vous vous apprêtez à devenir ingénieur en données, il est facile de tomber dans certains pièges qui peuvent ralentir votre progression ou limiter votre potentiel de carrière. 

Voici quelques erreurs courantes à ne pas commettre et des conseils pour les éviter.

1. Trop d'attention portée à la théorie sans pratique concrète

L'ingénierie des données est un domaine très pratique ! S'il est important de comprendre les concepts sous-jacents, la réussite dans le monde réel dépend de votre capacité à appliquer ces connaissances.

Ce qui se passe:

• Il se peut que vous passiez trop de temps à lire des livres ou à suivre des cours sans réaliser de projets concrets.
• Les employeurs privilégient souvent les candidats qui peuvent faire valoir une expérience pratique plutôt que des connaissances théoriques.

Comment l'éviter ?:

• Associez chaque nouveau concept que vous apprenez à un petit projet pour l'appliquer. Par exemple, après avoir appris ce qu'est l'ETL, créez un pipeline pour traiter et stocker des données provenant d'une API publique.
• Participez à des projets open-source ou à des concours Kaggle qui requièrent des compétences en ingénierie des données.
• Utilisez des outils tels que GitHub pour présenter vos projets pratiques à des employeurs potentiels.

2. Ignorer l'importance des compétences non techniques

Les ingénieurs en données ne travaillent pas en vase clos. Vous collaborerez avec des data scientists, des analystes, des développeurs de logiciels et des équipes commerciales, ce qui rend les compétences non techniques aussi importantes que l'expertise technique.

Ce qui se passe:

• Une communication ou une collaboration médiocre peut conduire à des objectifs mal alignés et à des flux de travail inefficaces.
• Vous pouvez avoir du mal à expliquer votre travail à des parties prenantes non techniques, ce qui nuit à votre impact.

Comment l'éviter ?:

• S'entraîner à expliquer des concepts techniques en termes simples, en particulier à des publics non techniques.
• Développer le travail d'équipe et l'écoute active en collaborant à des projets de groupe.

3. Utilisation d'outils et de technologies obsolètes

Le paysage technologique est en constante évolution, et l'ingénierie des données ne fait pas exception à la règle ! S'appuyer sur des outils obsolètes peut vous rendre moins compétitif sur le marché du travail et limiter votre capacité à construire des systèmes évolutifs et modernes.

Ce qui se passe:

• Vous pouvez vous concentrer sur des outils hérités comme MapReduce alors que des alternatives plus efficaces comme Apache Spark sont largement adoptées.
• Les employeurs s'attendent à ce que vous soyez familier avec les plateformes cloud modernes telles que AWS, Azure et GCP ; les ignorer peut vous rendre moins pertinent.

Comment l'éviter ?:

• Restez informé des tendances du secteur en suivant les blogs, les bulletins d'information et les communautés.
• Explorer et expérimenter régulièrement de nouveaux outils et cadres. Par exemple :
• Apprenez dbt pour la transformation des données au lieu de vous appuyer uniquement sur des scripts SQL.
• Utilisez Apache Airflow pour l'orchestration des flux de travail au lieu d'une planification manuelle.
• Incluez une section "outils et technologies" dans votre CV pour souligner votre familiarité avec les dernières normes du secteur.

Conclusion

Devenir ingénieur en données est un parcours passionnant qui allie expertise technique, créativité et résolution de problèmes. Vous pouvez vous épanouir dans ce domaine dynamique en suivant un parcours d'apprentissage structuré, en évitant les erreurs courantes et en développant continuellement vos compétences. 

Voici un résumé rapide de la feuille de route que j'ai proposée :

1. Construire une base solide en programmation et en bases de données.
2. Maîtriser les processus ETL, les pipelines de données et le cloud computing.
3. Plongez dans les technologies big data et les outils de traitement en temps réel (uniquement si cela fait partie de vos objectifs spécifiques).
4. Mettez vos connaissances en pratique grâce à des projets de portefeuille qui mettent en valeur votre expertise.

N'oubliez pas que pour réussir dans l'ingénierie des données, il ne suffit pas de connaître les bons outils et les bonnes technologies, il faut aussi les appliquer pour résoudre des problèmes concrets. Restez cohérent, recherchez l'expérience pratique et tenez-vous au courant des dernières tendances.

Pour vous accompagner dans votre démarche, pensez à ces ressources proposées par DataCamp :

• Certification d'ingénieur de données: Validez vos compétences et mettez en avant votre expertise avec une certification reconnue par l'industrie.
• Ingénieur de données en Python Curseur de carrière: Apprenez Python, SQL et des outils essentiels comme Apache Airflow et dbt dans le cadre d'un programme structuré et pratique.
• Comprendre l'ingénierie des données: Un cours adapté aux débutants qui présente des concepts clés comme l'ETL, les pipelines et l'intégration dans le cloud.