Les compétences à développer ABSOLUMENT pour devenir un Analytics Engineer de génie !

Vous êtes enfin décidé à monter en compétence ou vous reconvertir, afin de devenir un Analytic Engineer ?

Si vous ne l'avez pas vu, nous vous encourageons à aller lire notre article sur le métier d'Analytics Engineer.

Ensuite, de plus en plus prisé par les entreprises cherchant à optimiser l'exploitation de leurs données à des fins commerciales, l'Analytic Engineer a un pied dans la data, l’autre dans le business.

Avant de sauter le pas, voici toutes les compétences d’Analytic Engineer que vous devez absolument acquérir pour justifier d'un bon salaire entrant !

Connaître le rôle clé d'un Analytics Engineer dans le traitement des données

L'importance d'un Analytics Engineer dans une équipe de données

À mi-chemin entre le Data Engineer et les Data Analyst, l’Analytic Engineer occupe une place privilégiée au sein d’une équipe data. Son travail consiste principalement à transformer les données brutes en informations prêtes à être analysées. L'Analytics Engineer optimise considérablement l'efficacité de son équipe, en structurant des pipelines de données robustes et bien conçus à l'aide d'outils spécialisés d'Analytics Engineering.

Les équipes métiers peuvent ainsi se concentrer sur l'interprétation des données plutôt que sur leur préparation. Grâce à des processus mieux organisés, les analyses sont réalisées plus rapidement et avec plus de précision.

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Les missions d'un Analytics Engineer

Doté de compétences variées et d’une grande maîtrise des méthodes conceptuelles de gestion des données, les missions d’un Analytics Engineer sont multiples :

• Responsable de la structuration, du nettoyage et de la préparation des données, il garantit l’exactitude et la fiabilité des données avant les analyses.
• Il conçoit des pipelines permettant d'extraire, transformer et charger des données de qualité, afin de répondre efficacement aux besoins de l'entreprise.
• À l’aide de tests unitaires, d'intégration et de performance, l’Analytics Engineer vérifie la fiabilité des pipelines et met en place des processus de validation pour assurer la cohérence des données.
• Ce professionnel de la data travaille en étroite collaboration avec les utilisateurs finaux et autres acteurs clés, pour fournir des jeux de données pertinents et exploitables.
• Chargé de documenter les workflows et les transformations de données, il garantit la transparence et la reproductibilité des processus mis en place.
• Afin de maintenir l'efficacité et l'actualisation des solutions d'analyse de données, l’Analytics Engineer suit des principes clés, tels que la modularité, la réutilisation du code, et la gestion des versions.
• Toujours en quête d'innovation, l’Analytics Engineer se tient à jour quant aux dernières technologies et tendances afin d'optimiser ses pratiques et outils.

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Les compétences essentielles pour exceller en tant qu'Analytics Engineer

Le rôle d'un Analytics Engineer est aussi divers que varié, et nécessite une combinaison de compétences techniques et fonctionnelles. 

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Maîtriser les langages de programmation nécessaires en tant qu'Analytics Engineer

Apprendre SQL

La maîtrise de SQL est cruciale pour un Analytics Engineer. Une grande partie de son travail repose effectivement sur l'exploration, le nettoyage et la transformation des données. Un bon professionnel doit être capable d'écrire des requêtes SQL complexes pour combiner plusieurs tables, effectuer des jointures, des agrégations ou des filtres sophistiqués, afin de répondre aux besoins spécifiques des analyses business. 

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Apprendre Python

Parmi les compétences de l’Analytic Engineer, Python est très utile dans la manipulation avancée des données, l'automatisation des processus répétitifs, et la création de visualisations interactives. L’outil permet également le développement de modèles prédictifs grâce à des bibliothèques de Machine Learning, et facilite l'intégration avec divers systèmes et plateformes. 

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Apprendre DAX

En tant qu'Analytics Engineer, la maîtrise de DAX  n’en est pas moins cruciale. Ce langage permet de créer des mesures et des calculs avancés dans des outils de Business Intelligence, tels que Power BI et Excel. DAX facilite la réalisation d'analyses complexes en offrant des capacités de calcul dynamiques et en permettant la création de modèles de données sophistiqués. Cette compétence se révèle essentielle pour : 

• concevoir des rapports interactifs et des tableaux de bord percutants ; 
• améliorer la performance des analyses ; 
• répondre précisément aux besoins business ; 
• optimiser la manipulation et l'exploration des données dans des environnements BI.

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Comprendre et savoir utiliser les Git sur GitHub 

Pour un Analytics Engineer, l’utilisation de Git sur GitHub permet de gérer efficacement le versionnage et la collaboration sur les projets de code et de scripts. En utilisant Git, vous êtes capable d’assurer une meilleure organisation, éviter les erreurs liées aux versions de code, et améliorer la transparence et la reproductibilité des travaux d'analyse, tout en facilitant la collaboration au sein de l’équipe.

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Savoir automatiser le déploiement d’un data pipeline

L'automatisation garantit une réduction des erreurs humaines, l’accélération du traitement des données et le maintien d’une mise à jour continue des flux de données, le tout sans intervention manuelle. En automatisant le déploiement d’un data pipeline, le Analytics Engineer est en mesure : 

• d’assurer une meilleure scalabilité ; 
• de faciliter le monitoring et le dépannage des pipelines ;
• d’améliorer la réactivité face aux évolutions des besoins business ou aux changements dans les sources de données.

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Comprendre et créer les modélisations de données avec DBT

Des compétences d’Analytic Engineer en DBT (Data Build Tool) sont également indispensables. Cet outil open source facilite la transformation et la gestion des données dans les entrepôts de données, et ce de manière structurée et reproductible. 

DBT permet alors de créer des modèles de données clairs et maintenables, tout en intégrant des pratiques de versionnage et de documentation. On constate une meilleure collaboration entre les équipes, ainsi que la garantie de la qualité et de la cohérence des données à travers les différents projets.

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Savoir créer des tests et des modèles de données

Pour répondre aux besoins de l'entreprise, l'Analytic Engineer conçoit des pipelines de données performants pour extraire, transformer et charger des données de haute qualité. Afin de garantir la fiabilité de ces pipelines, il effectue une série de tests :

• Des tests unitaires pour valider chaque composant individuel du pipeline.
• Des tests d'intégration pour assurer la cohérence entre les différentes parties du système.
• Des tests de performance pour vérifier que le système peut traiter de grands volumes de données sans compromettre sa rapidité.

Parallèlement, l'Analytic Engineer met en place des procédures de validation et des contrôles automatisés pour assurer la qualité des données à chaque étape du pipeline.

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Maîtriser au moins un service Cloud 

Azure de Microsoft

Azure, et ses services Azure Synapse Analytics ou Azure Data Factory, offrent une intégration fluide avec les outils Microsoft. Ses fonctionnalités avancées permettent l'analyse de données, la gestion des pipelines et le Machine Learning. Maîtriser Azure est parfait pour optimiser les processus analytiques dans un environnement Microsoft.

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Google Cloud Platform

Avec des services tels que BigQuery et Dataflow, Google Cloud Platform (GCP) fournit des outils robustes pour le traitement des données à grande échelle et l'analyse en temps réel. Maîtriser GCP permet d'exploiter ses capacités de traitement massif et de bénéficier de l'intégration avec d'autres services Google, pour des analyses bien plus efficaces.

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AWS

Amazon Web Service propose des services, tels qu'Amazon Redshift et AWS Glue, largement utilisés pour le stockage, le traitement et l'intégration des données. Une bonne maîtrise d’AWS vous fait profiter d’une gamme étendue de services cloud pour concevoir des solutions analytiques robustes et scalables.

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Les formations et certifications recommandées pour devenir un expert en analytique

La formation Analytic Engineer de DataBird

Les métiers d'Analytics Engineers et Data Analysts « Full-Stack » sont plus en vogue que jamais ! Vous êtes déjà en poste, mais aimeriez élargir votre expertise en y intégrant l’Analytics Engineering ? DataBird a ce qu’il vous faut ! 

Développée en collaboration avec DataGen, nous avons mis au point une formation Analytic Engineering. Dans un cursus flexible de 6 semaines, profitez des cours interactifs et stimulants avec des feedbacks en direct !

Ce programme est conçu pour vous faire évoluer d’un poste de Data Analyst à celui d’Analytics Engineer. Concrètement, vous reviendrez en détail sur : 

• l'optimisation des requêtes SQL ;
• la création de pipelines d'ingestion avec Fivetran ; 
• l'utilisation de DBT pour transformer les données en SQL ;
• la mise à disposition des données en libre-service via Metabase ;
• l’adoption des meilleures pratiques de codage avec CI/CD et Git. 

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Les certifications reconnues pour renforcer votre expertise en analytique

Afin de valider vos compétences d’Analytic Engineer et vous distinguer sur le marché du travail, vous pouvez également passer les certifications suivantes : 

• Google Professional Data Engineer : une certification de Google Cloud Platform (GCP) spécialement pensée pour les ingénieurs de données qui travaillent avec les technologies de Google Cloud. Elle évalue la capacité à concevoir, construire, mettre en œuvre, gérer et sécuriser des solutions de traitement de données.
• Microsoft Certified: Data Analyst Associate : axé sur Microsoft Power BI, cet outil de visualisation de données et d'analyse mesure votre capacité à modéliser les données, créer des rapports et des tableaux de bord, et faire des analyses pour aider à la prise de décision.
• AWS Certified Data Analytics - Specialty : une certification d'Amazon Web Services (AWS) destinée aux professionnels qui souhaitent valider leurs compétences, en matière de conception et de mise en œuvre de solutions d'analyse de données sur AWS.

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