Apprenez l'ingénierie des données à partir de zéro en 2026 : Le guide complet

Comprendre le rôle d'un ingénieur de données

Avant d'entrer dans les détails, examinons d'abord en quoi consiste le quotidien d'un ingénieur de données.

À la base, l'ingénierie des données se concentre sur la conception et la maintenance de systèmes qui traitent efficacement les données. Ces systèmes doivent fonctionner à grande échelle, traiter rapidement les données et garantir leur exactitude. Voici comment les ingénieurs de données organisent leurs journées de travail :

Conception de pipelines de données

Les ingénieurs de données créent des flux de travail qui transfèrent les données depuis leur source (telles que des bases de données, des API ou des journaux) vers un système de stockage centralisé, tel qu'un entrepôt de données ou un lac de données. Ce processus, appelé ETL (Extract, Transform, Load), implique :

• Extraction de données brutes provenant de plusieurs sources.
• Nettoyer, transformer et formater afin de le rendre utilisable.
• Le charger dans des systèmes de stockage où il peut être consulté à des fins d'analyse.

À mon avis, le processus de conception est l'un des aspects les plus intéressants du métier d'ingénieur de données.

Optimisation du stockage des données

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

• Bases de données relationnelles pour les données structurées, telles que les commandes des clients.
• Les bases de données nosql sont utilisées pour les données non structurées ou semi-structurées, telles que les publications sur les réseaux sociaux.
• Solutions cloud telles qu'Amazon S3 ou Google Cloud Storage pour une évolutivité et une rentabilité optimales.

Assurer la qualité des données

Des données de haute qualité sont nécessaires pour une analyse précise. C'est pourquoi les ingénieurs de 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. Cela comprend :

• Détection et correction des erreurs dans les données.
• Éviter les doublons ou les enregistrements incomplets.
• Création de 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 recommande d'intégrer ce sujet dans votre parcours d'apprentissage dès le début, ce qui vous permettra de vous démarquer en tant qu'ingénieur de données. Le cours « Introduction à la qualité des données » constitue un excellent point de départ.

Collaboration entre les équipes

Les ingénieurs de données collaborent étroitement avec :

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

Les scientifiques et analystes de données sont nos parties prenantes, ce qui signifie qu'ils sont souvent les utilisateurs finaux de nos produits de données. Les ingénieurs logiciels 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 généraux de l'entreprise.

Maintenir les performances du système

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

• Optimisez les flux de travail pour gérer des ensembles de données volumineux.
• Mettre en œuvre des solutions qui réduisent la latence et améliorent les temps de traitement.

Cela devient plus pertinent selon le secteur d'activité ou l'entreprise spécifique pour laquelle vous travaillez en tant qu'ingénieur de données. Les performances sont toujours importantes, mais elles le sont encore plus si vous envisagez de travailler dans une entreprise qui traite d'énormes quantités de données, comme Netflix, Meta ou Amazon.

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

Surveillance et dépannage

Des problèmes peuvent survenir dans n'importe quel système, et les ingénieurs de données veillent à ce que ces problèmes soient détectés rapidement. Ils ont mis en place des alertes et des tableaux de bord pour suivre :

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

Les ingénieurs de données traitent fréquemment des pipelines de données fondamentaux, qui sont essentiels au bon fonctionnement d'une entreprise. Je le sais car, pendant de nombreuses années, j'ai participé au système de rotation des gardes de mon équipe. Notre objectif était de résoudre les problèmes et d'assurer le bon fonctionnement des systèmes lorsqu'ils se présentaient.

Ingénierie des données par rapport à Domaines connexes

La section précédente a clarifié ce qu'implique le métier d'ingénieur de données. Cependant, si vous êtes totalement novice, vous vous demandez peut-être en quoi cela diffère des autres domaines connexes. Bien que l'ingénierie des données recoupe souvent d'autres professions, elle a en réalité des objectifs distincts au sein de l'écosystème des données :

• Ingénierie des données:
• Se concentre sur la mise en place d'infrastructures pour collecter, traiter et stocker des données.
• Implique la création d'outils et de plateformes que d'autres équipes peuvent utiliser à des fins d'analyse ou de modélisation.
• Exemple de livrable: Un pipeline de données qui collecte les données provenant des API et les charge dans un entrepôt de données Redshift.
• Science des données:
• Se concentre sur l'extraction d'informations à partir de données à l'aide d'analyses statistiques et de l'apprentissage automatique.
• S'appuie fortement sur des ensembles de données pré-préparés, souvent gérés par des ingénieurs de données.
• Exemple de livrable : Modèle prédictif permettant de prévoir le taux de désabonnement des clients à partir des données historiques.
• Analystes de données:
• Principalement impliqué dans l'interprétation et la visualisation des données pour la prise de décisions commerciales.
• Exemple de livrable : Tableaux de bord présentant les indicateurs clés de performance au fil du temps.
• Ingénieurs DevOps:
• Collaborez avec les ingénieurs de données dans des domaines tels que le déploiement de systèmes et la maintenance de l'infrastructure.
• Principalement axé sur la fiabilité générale des applications, les ingénieurs de données sont spécialisés dans les systèmes axés sur les données.

Compétences requises pour devenir ingénieur de données

Pour exceller en tant qu'ingénieur de données, il est nécessaire de posséder à la fois des compétences techniques et des compétences relationnelles. Ces compétences vous permettent de créer des systèmes de données fiables, de résoudre des problèmes complexes et de collaborer efficacement avec des équipes.

Examinons les principales compétences que vous devrez acquérir ou perfectionner :

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 spécifique du génie logiciel.

La programmation vous permet de manipuler des données, d'automatiser des tâches et de créer des systèmes robustes. Voici les principaux langages de programmation sur lesquels il convient de se concentrer, par ordre d'importance :

1. s 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 le script, la manipulation de données et la création de pipelines.
2. SQL: Une compétence indispensable pour interroger et gérer des données dans des bases de données relationnelles. SQL est essentiel pour rédiger des requêtes efficaces afin d'extraire et de transformer des données.
3. s Java/Scala: Ces langages sont pertinents lorsque l'on travaille avec des frameworks de mégadonnées tels qu'Apache Spark, car ils offrent des performances élevées pour le traitement de grands ensembles de données.

Si je devais commencer à étudier 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 dans le domaine de l'ingénierie des données, nous vous invitons à explorer le cursus professionnel Ingénieur de données en Python, qui offre une expérience d'apprentissage structurée et pratique.

Si vous débutez avec SQL, le cursus « Principes fondamentaux de SQL » constitue un excellent point de départ pour acquérir des bases solides.

Modélisation des données et gestion des bases de données

Une solide compréhension 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 structuré des données. En tant qu'ingénieur de données, vous devrez :

• Concevez des schémas qui définissent la manière dont les données sont organisées.
• Optimisez les requêtes pour améliorer les performances et l'efficacité.
• Comprenez l'indexation pour accélérer la récupération des données.

Pour une mise en pratique, veuillez consulter le cours Création de bases de données PostgreSQL. Si vous débutez avec Microsoft SQL Server, le cours Introduction à SQL Server constitue une excellente ressource pour vous initier.

Bases de données nosql

Les systèmes nosql tels que MongoDB et Cassandra sont conçus pour les données non structurées ou semi-structurées. Ils sont indispensables dans les situations suivantes :

• La flexibilité dans la conception des schémas est essentielle.
• Les applications doivent être en mesure de traiter de grands volumes de données à grande échelle, telles que les analyses en temps réel ou les données issues des réseaux sociaux.

Le cours « Concepts nosql » constitue une excellente ressource pour acquérir les bases 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 la création de rapports. Les outils telsqu' Snowflake, Amazon Redshift et Google BigQuery sont couramment utilisés par les ingénieurs de données pour :

• Stockez et analysez de grands volumes de données historiques.
• Regroupez les données provenant de plusieurs sources pour l'intelligence économique.
• Assurez des performances de requête rapides pour les analyses complexes.

DataCamp propose des cours sur l'ensemble de ces entrepôts de données, ainsi que sur le stockage de données en général, pour vous aider à démarrer :

• Présentation de Snowflake
• Présentation de Redshift
• Présentation de 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 et non traitées. Contrairement aux entrepôts de données, les lacs de données gèrent à la fois les données structurées et non structurées, ce qui les rend idéaux pour :

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

Processus ETL

Comme je l'ai déjà mentionné, la conception et la gestion des pipelines de données constituent l'une des principales responsabilités d'un ingénieur de données. Il est donc nécessaire que vous soyez familiarisé avec les processus suivants :

• Extrait de: Collecte de données provenant de diverses sources telles que des API, des bases de données ou des journaux.
• Transformer l': Nettoyage et restructuration des données afin de les adapter au format ou au schéma requis.
• s de chargement: Stockage des données traitées dans des entrepôts ou des lacs de données en vue d'une utilisation ultérieure.

Des outils tels que Apache Airflow et dbt facilitent l'orchestration des workflows ETL.

Nous vous invitons à consulter le cours ETL en Python pour bien démarrer. Ensuite, veuillez poursuivre avec les cours Introduction à Airflow et Introduction à dbt.

Plateformes cloud

Le cloud est désormais la norme en matière de stockage et de traitement des données en raison de son évolutivité et de sa rentabilité. Il est donc indispensable de se familiariser avec le cloud computing. 

Bien entendu, il n'est pas nécessaire de connaître tous les services. Veuillez vous concentrer uniquement 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).
• s 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 essentiel de comprendre comment déployer et gérer les systèmes de données sur ces plateformes. Nous vous invitons à consulter le cours Comprendre le cloud pour obtenir un excellent aperçu.

Technologies du big data

Les organisations qui traitent des volumes considérables de données doivent parfois se familiariser avec les technologies liées au big data. Étant donné que cela dépend fortement de vos objectifs, je considérerais cela comme facultatif.

• s sur Apache Spark: Réputé pour sa rapidité et sa polyvalence, Spark est utilisé pour le traitement et l'analyse distribués des données.
• s sur Kafka: Outil très apprécié pour le streaming de données en temps réel, Kafka vous permet de traiter les données au fur et à mesure de leur génération, ce qui le rend particulièrement utile pour des applications telles que l'analyse des journaux ou le suivi de l'activité des utilisateurs.

À ce stade, le cours Introduction à PySpark est fortement recommandé. Ensuite, vous pourriez poursuivre avec l'introduction à Kafka afin de relever les défis liés aux données en temps réel. 

Compétences relationnelles

Si les compétences techniques sont essentielles, les compétences relationnelles sont indispensables pour réussir dans un environnement de travail en équipe et dans des situations de résolution de problèmes. Bien entendu, cela ne concerne pas uniquement l'ingénierie des données, mais je pense qu'il est pertinent de le mentionner dans ce contexte :

• s en matière de résolution de problèmes: Vous serez fréquemment confronté à des défaillances du système, des incohérences dans les données ou des goulots d'étranglement au niveau des performances. La capacité à analyser et à résoudre rapidement ces problèmes est essentielle.
• Collaboration: Comme mentionné précédemment, les ingénieurs de données collaborent étroitement avec les scientifiques de données, les 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.
• s de communication: Expliquer les processus techniques à des parties prenantes non spécialisées fait souvent partie du travail. Être capable de présenter clairement ses idées peut favoriser une meilleure prise de décision.

Comment acquérir des compétences en ingénierie des données : Feuille de route étape par étape

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

Vous serez tout à fait prêt à postuler à des postes d'ingénieur de données dans 12 mois (ou moins, selon votre niveau d'engagement).

Transition depuis un poste similaire

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

1. Développeurs de logiciels:
• Mettez à profit votre expérience en programmation pour apprendre Python et SQL.
• Concentrez-vous sur la création de pipelines ETL et l'exploration des outils Big Data.
• Transférez vos connaissances en conception de systèmes vers des systèmes de données évolutifs.
2. Analystes de données:
• Approfondissez vos connaissances en matière de SQL et d'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 liés au big data.
3. Ingénieurs DevOps:
• Veuillez mettre à profit votre expérience dans le déploiement de systèmes pour travailler avec des plateformes cloud.
• Apprenez à utiliser les outils ETL et concentrez-vous sur l'orchestration des données.
• Transformez vos connaissances en matière d'infrastructure en processus axés sur les données.

Conseil de professionnel : Veuillez mettre en avant dans votre CV les compétences transférables, telles que l'expérience avec les plateformes cloud, la programmation ou l'analyse de données. Cela peut certainement être un avantage.

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

Vous disposez désormais d'un plan d'action précis, mais pour devenir un ingénieur de données compétent, il est essentiel d'utiliser des supports pédagogiques de haute qualité qui fournissent à la fois des connaissances théoriques et une expérience pratique.

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

Livres

Les ouvrages permettent d'approfondir les concepts et les meilleures pratiques en matière d'ingénierie des données.

• « Concevoir des applications à forte intensité de données » par Martin Kleppmann: Cet ouvrage fondamental explique les principes qui sous-tendent les systèmes de données modernes, couvrant les systèmes distribués, la modélisation des données et le traitement des flux.
• « The Data Warehouse Toolkit » par Ralph Kimball: Guide détaillé pour la conception de data warehouses et de systèmes ETL efficaces.
• « Les principes fondamentaux de l'ingénierie des données » par Joe Reis et Matt Housley: Cet ouvrage, idéal pour les débutants, présente les outils, les compétences et les concepts nécessaires pour se lancer dans le domaine de l'ingénierie des données.

Cours

Des cours pratiques et concrets sont essentiels pour maîtriser les outils et les technologies. J'ai répertorié quelques cours tout au long de cet article, mais si vous ne savez pas par où commencer, voici quelques options intéressantes :

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

Projets guidés

Après avoir suivi quelques cours, mettez vos connaissances en pratique dans le cadre de projets concrets. Voici quelques exemples guidés, qui comprennent des ensembles de données et des instructions étape par étape :

• Mise en place d'un pipeline de données de vente au détail
• Réalisation d'une révision de code
• Nettoyage d'un ensemble de données de commandes avec PySpark

Certifications

Les certifications attestent de vos connaissances et améliorent votre employabilité. Veuillez prendre en considération les éléments suivants lorsque vous serez prêt :

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

Erreurs courantes à éviter lors de l'apprentissage de l'ingénierie des données

Lorsque vous vous engagez dans une carrière d'ingénieur de données, il est facile de tomber dans certains pièges qui peuvent ralentir votre progression ou limiter votre potentiel professionnel. 

Voici quelques erreurs courantes à éviter, ainsi que des conseils pour les prévenir.

1. Accorder une importance excessive à la théorie sans mettre en pratique les connaissances acquises

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

Que se produit-il ?:

• Il est possible que vous consacriez trop de temps à la lecture de livres ou à suivre des cours sans développer de projets concrets.
• Les employeurs privilégient souvent les candidats qui peuvent démontrer une expérience pratique plutôt que des connaissances théoriques.

Comment éviter cela:

• Associez chaque nouveau concept que vous apprenez à un petit projet afin de le mettre en pratique. Par exemple, après avoir étudié l'ETL, veuillez créer un pipeline pour traiter et stocker les 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.
• Veuillez utiliser des outils tels que GitHub pour présenter vos projets pratiques à des employeurs potentiels.

2. Négliger l'importance des compétences relationnelles

Les ingénieurs de données ne travaillent pas de manière isolée. Vous collaborerez avec des scientifiques des données, des analystes, des développeurs de logiciels et des équipes commerciales, ce qui rend les compétences relationnelles aussi importantes que l'expertise technique.

Que se produit-il ?:

• Une communication ou une collaboration insuffisante peut entraîner un désalignement des objectifs et des flux de travail inefficaces.
• Vous pourriez rencontrer des difficultés à expliquer votre travail à des parties prenantes non spécialisées dans le domaine technique, ce qui pourrait nuire à votre impact.

Comment éviter cela:

• Entraînez-vous à expliquer des concepts techniques en termes simples, en particulier à un public non initié.
• Développez vos compétences en matière de travail d'équipe et d'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. Le recours à des outils obsolètes peut nuire à votre compétitivité sur le marché du travail et limiter votre capacité à développer des systèmes modernes et évolutifs.

Que se produit-il ?:

• Vous pourriez vous concentrer sur des outils traditionnels tels que MapReduce alors que des alternatives plus efficaces comme Apache Spark sont largement adoptées.
• Les employeurs attendent de vous que vous maîtrisiez les plateformes cloud modernes telles qu'AWS, Azure et GCP ; ne pas les connaître peut vous rendre moins attractif.

Comment éviter cela:

• Restez informé des tendances du secteur en suivant les blogs, les newsletters et les communautés.
• Explorez et testez régulièrement de nouveaux outils et cadres de travail. Par exemple :
• Apprenez à utiliser DBT pour la transformation des données au lieu de vous appuyer uniquement sur des scripts SQL.
• Veuillez utiliser Apache Airflow pour l'orchestration des flux de travail au lieu d'une planification manuelle.
• Veuillez inclure une section « outils et technologies » dans votre CV afin de mettre en avant votre connaissance des dernières normes du secteur.

Conclusion

Devenir ingénieur de données est un parcours passionnant qui combine 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 bref résumé de la feuille de route que j'ai proposée :

1. Développez des bases solides en programmation et en bases de données.
2. Maîtrisez les processus ETL, les pipelines de données et le cloud computing.
3. Explorez les technologies du 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 à travers des projets de portfolio qui mettent en valeur votre expertise.

N'oubliez pas que la réussite dans le domaine de l'ingénierie des données ne repose pas uniquement sur la connaissance des outils et des technologies appropriés, mais également sur leur application pour résoudre des problèmes concrets. Restez cohérent, recherchez des expériences pratiques et restez informé des dernières tendances.

Pour vous accompagner dans votre parcours, veuillez envisager ces ressources proposées par DataCamp :

• Certification d'ingénieur de données: Validez vos compétences et mettez en avant votre expertise grâce à une certification reconnue dans le secteur.
• Ingénieur de données en Python cursus professionnel: Apprenez Python, SQL et des outils essentiels tels qu'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 tels que l'ETL, les pipelines et l'intégration dans le cloud.