Reconversion Data Engineer : comment devenir Data Engineer ?

Vous envisagez de vous réorienter dans un métier d’avenir ?

Avez-vous pensé au Data Engineering et au métier de Data Engineer ?

Voici tout ce que vous devez savoir sur le parcours, les compétences nécessaires et les opportunités pour réussir votre reconversion en Data Engineer.

Qu'est-ce qu'un Data Engineer ?

Sur la chaîne du Big Data, le métier de Data Engineer est très prometteur et en forte demande. Ce professionnel est chargé de toute l'infrastructure data de l'entreprise. 

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Rôle et responsabilités d'un Data Engineer

L’ingénieur de données prépare et transforme les données à l'aide de pipelines de données. Autrement dit, il crée des outils et des solutions pour traiter de grands volumes de données. Il est responsable de la conception, du développement, de la construction et de la maintenance des systèmes de Data Warehouse (entrepôts de données). Ces référentiels fournissent à l'équipe de Data Science les données nécessaires pour réaliser des analyses approfondies.

Compétences requises pour réussir dans ce métier

Au sein d’une équipe data, les compétences du Data Engineer se révèlent bien spécifiques : 

• La capacité de créer des pipelines de données fiables.
• Une excellente maîtrise du SQL pour développer efficacement des flux de données.
• La capacité de combiner les sources de données, afin de construire un référentiel exhaustif et précis.
• Une connaissance approfondie des techniques de modélisation des données.
• Des compétences dans l'utilisation des outils d'intégration de données (ETL).
• La maîtrise des technologies Big Data.

Parcours de reconversion vers le métier de Data Engineer

Vous souhaitez vous former pour évoluer dans ce métier data très prisé par les recruteurs ? Voici quelques pistes pour vous réorienter dans les meilleures conditions. 

Formation académique recommandée

Pour votre reconversion de Data Engineer, orientez-vous idéalement vers une formation de niveau bac+5. Il peut s’agir d’un master en informatique, Data Science, statistiques, mais aussi d’un diplôme d’ingénieur. Il est également possible de devenir Data Engineer avec un bac+2 en informatique ou en statistiques. 

Cours en ligne et ressources d'apprentissage

Quel que soit le niveau de maturité data auquel vous êtes, DataBird vous accompagne de A à Z. Développez des compétences très demandées et lancez votre carrière. Au programme : 

• des formations complètes en Data Engineering,
• des cours délivrés par des experts,
• des bootcamps accessibles même aux débutants,
• des formations éligibles au CPF.

Je découvre la formation Data Engineer

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Projets personnels et expériences pratiques

L'expérience pratique n’est pas non plus à négliger. Les stages, les projets personnels, ou des missions réalisées en tant que développeur peuvent être un atout précieux. 

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Compétences techniques essentielles pour un Data Engineer

En tant que premier maillon de la chaîne de traitement des données, le métier de Data Engineer exige un socle de compétences techniques assez large afin de collaborer au mieux avec le Data Scientist et le Data Analyst.

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Manipulation de données 

La maîtrise des bibliothèques Python, comme Pandas, NumPy, PySpark, et Dask, couplée à une connaissance approfondie de SQL, permet de transformer, nettoyer, analyser et préparer les données efficacement. L'utilisation d'outils complémentaires, tels que SQLAlchemy, Jupyter Notebooks, et des plateformes de BI renforce la capacité à gérer des workflows de données complexes et à extraire des informations exploitables.

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Le data engineer va notamment devoir connaitre les langages de programmation liés au Data Engineering.

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Conception et développement de pipelines de données

Parmi ses autres compétences techniques, le Data Engineer conçoit et développe des pipelines de données robustes, efficaces et scalables : 

• Le Data Engineer planifie le flux de données à travers des étapes d'ingestion, de transformation, de stockage et de chargement.
• Ce développement implique une programmation et une configuration, suivies de tests rigoureux pour s'assurer du bon fonctionnement. 
• En cours de production, le pipeline de données est surveillé et maintenu pour garantir sa performance.
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Gestion et optimisation de bases de données

Le Data Engineer doit également savoir gérer et optimiser les bases de données pour améliorer les performances et la scalabilité. En maîtrisant les différents aspects des SGBD (systèmes de gestion de base de données), des techniques de modélisation et d'indexation, ainsi que des stratégies de sécurité et de maintenance, l’ingénieur de données garantit des performances optimales, la fiabilité des données et la sécurité des systèmes de stockage de données.

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Opportunités de carrière et perspectives salariales

Après votre reconversion de Data Engineer, les opportunités et perspectives d'évolution en entreprise sont nombreuses.

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Secteurs d'activité et types d'entreprises recherchant des Data Engineers

Le métier de Data Engineer est précieux pour les entreprises qui gèrent et traitent de grandes quantités de données, provenant de différentes sources. Ces professionnels peuvent exercer dans divers secteurs, notamment dans les instituts de recherche, les entreprises scientifiques, les ESN (Entreprises de Services du Numérique) et les start-ups spécialisées dans le développement de solutions de deep learning et d'intelligence artificielle.

Chaque année, le salaire du Data Engineer continue d’augmenter :

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Évolution de carrière et possibilités de spécialisation

Le Data Engineer possède également les compétences et connaissances nécessaires pour devenir Data Analyst ou évoluer vers d’autres métiers. Après quelques années, certains Ingénieurs Data peuvent opter pour des postes à plus haute responsabilité :

• Tech Lead ou Référent Technique
• Lead Data Engineer
• Business Analyst
• Chief Data Officer 
• Chef de Projet Data

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Conseils pratiques pour réussir sa reconversion en tant que Data Engineer

Au-delà des compétences techniques, une reconversion en Data Engineer nécessite le développement d’un réseau professionnel, mais aussi d’une participation active à des communautés.

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Réseautage professionnel et participation à des communautés

Certains événements, de type conférences, meetups ou ateliers, sont d'excellentes opportunités pour rencontrer des experts et employeurs potentiels. Vous pouvez également participer à des forums, tels que Stack Overflow, Reddit (r/dataengineering), ainsi que des groupes Slack ou des Discord dédiés. Posez des questions, répondez à celles des autres, et partagez-y des ressources ! 

Engagez-vous également dans des communautés d’apprentissage, comme Coursera, Udacity ou DataCamp, dans lesquelles vous avez la possibilité d’interagir avec d’autres apprenants et instructeurs.

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Préparation aux entretiens et perfectionnement des compétences non techniques

Pour mener à bien votre reconversion en Data Engineer, préparez-vous en amont aux entretiens en maîtrisant les concepts clés et les outils essentiels de l'ingénierie des données. N'hésitez pas non plus à vous entraîner lors de simulations d'entretien, afin d’obtenir des retours constructifs. En parallèle, il est important de perfectionner vos compétences non techniques : 

• Développez votre communication pour expliquer de manière claire des concepts complexes.
• Renforcez votre capacité à résoudre des problèmes de manière analytique et créative.
• Recherchez des mentors pour bénéficier de conseils et d’un soutien, etc.

En associant toutes ces actions, vous augmenterez significativement vos chances de devenir Data Engineer.

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