Bâtir une carrière dans le Data Engineering : Opportunités et apprentissage
Développez votre expertise en Data Engineering. Vous êtes prêts ?
L'ingénierie des données est un domaine qui implique la conception, le développement et la maintenance d'une infrastructure de données. Alors que de plus en plus d'entreprises s'appuient sur les données, la demande des Data Engineers (ingénieurs des données) qualifiés est en hausse.
En France, cette demande est élevée dans un large éventail de secteurs, notamment la santé, la finance et les télécommunications. En particulier, les entreprises du secteur financier recherchent activement des Data Engineers pour les aider à gérer et à analyser les vastes quantités de données qu'elles collectent.
Les entreprises recherchent des professionnels qui peuvent les aider à construire et à maintenir l'infrastructure nécessaire pour gérer et traiter de grands ensembles de données à l'aide de plates-formes telles que Databricks.
En outre, le marché des emplois en ingénierie des données en France est très compétitif. Les candidats dotés d'une combinaison de compétences techniques et de compétences non techniques telles que la communication et la collaboration sont très recherchés. Il convient également de noter que la maîtrise de l'anglais est souvent une exigence, car de nombreuses entreprises opèrent dans un contexte international.
Pour réussir votre transition vers une carrière dans l'ingénierie des données, vous pouvez suivre plusieurs étapes. Parmi celles-ci, nous citons :
Bases solides en mathématiques et en statistiques
Des bases solides en mathématiques et en statistiques sont essentielles pour l'ingénierie des données. Des sujets tels que l'algèbre linéaire, la théorie des probabilités et les statistiques sont importants à comprendre et à appliquer dans ce domaine.
En effet, bien que ces fondements soient plus étroitement liés à la Data Science, un Data Engineer peut se retrouver dans des situations où une compréhension solide des mathématiques et des statistiques est nécessaire pour trouver la meilleure solution.
Il est essentiel pour un Data Engineer de développer une capacité de réflexion analytique, qui lui permet de comparer différentes approches et d'utiliser la meilleure stratégie selon une analyse comparative rigoureuse. Cela garantit une prise de décision éclairée et efficace dans la conception et la construction des pipelines de données.
Les compétences en mathématiques et en statistiques permettent également aux Data Engineers de comprendre les concepts sous-jacents de l'apprentissage automatique et des algorithmes avancés utilisés dans le traitement et l'analyse des données. Cela leur permet de collaborer de manière plus efficace avec les équipes de Data Science et d'optimiser les modèles et les algorithmes pour une mise en œuvre efficace dans les pipelines de données.
En outre, une solide base en mathématiques et en statistiques permet aux Data Engineers de comprendre les concepts de probabilité, d'échantillonnage, de distribution et d'estimation. Ces connaissances sont essentielles pour évaluer la qualité des données, gérer les erreurs et les biais potentiels, et garantir la fiabilité des résultats obtenus à partir des pipelines de données.
Développer des bases solides en mathématiques et en statistiques est essentiel pour un Data Engineer. En intégrant ces compétences dans leur parcours professionnel, les Data Engineers peuvent apporter une contribution significative à la conception et à la construction de pipelines de données robustes et performants.
Langages de programmation: Python, Scala et SQL
Apprendre des langages de programmation comme Python, Scala et SQL est un élément clé pour réussir dans le domaine de l'ingénierie des données. Chacun de ces langages joue un rôle important dans différentes facettes du processus de traitement des données.
Python est largement utilisé pour l'analyse des données en raison de sa simplicité, de sa flexibilité et de sa richesse en bibliothèques dédiées. Des bibliothèques populaires telles que Pandas, NumPy et Matplotlib permettent aux Data Engineers de manipuler et d'analyser efficacement les données. Pandas, par exemple, offre des structures de données puissantes pour gérer et transformer les données, tandis que NumPy fournit des fonctionnalités avancées pour effectuer des calculs mathématiques et statistiques.
Scala est un langage de programmation qui est souvent associé à Apache Spark, un framework puissant pour le traitement distribué des données. Scala offre une syntaxe concise et expressive, ce qui en fait un choix populaire pour écrire des transformations de données dans Spark. Les Data Engineers qui maîtrisent Scala peuvent exploiter la puissance de Spark pour effectuer des opérations de traitement des données à grande échelle, telles que le filtrage, l'agrégation et la jointure de données.
SQL (Structured Query Language) est le langage standard utilisé pour interagir avec les bases de données relationnelles. Les Data Engineers doivent être à l'aise avec les concepts fondamentaux de SQL, tels que les requêtes SELECT, INSERT, UPDATE et DELETE, ainsi que les clauses de jointure et de regroupement. La maîtrise de SQL permet aux Data Engineers d'interroger et de manipuler efficacement les bases de données, d'extraire des informations pertinentes et proposer des pipelines de données optimaux.
Ces langages permettent de manipuler, d'analyser et de gérer les données de manière efficace. Que ce soit pour l'analyse des données avec Python, le traitement distribué avec Scala et Apache Spark, ou l'interaction avec les bases de données relationnelles avec SQL, une solide connaissance de ces langages ouvre de nombreuses opportunités.
Se familiariser avec SQL et NoSQL
Comprendre les différents types de bases de données, tels que les bases de données relationnelles et NoSQL, ainsi que la modélisation des données et la conception des schémas, sont des compétences essentielles.
Les bases de données relationnelles, telles que MySQL, PostgreSQL et Oracle, sont largement utilisées pour stocker et gérer les données structurées. Il faut comprendre les concepts clés tels que les tables, les clés primaires et étrangères, ainsi que les requêtes SQL pour extraire et manipuler les données. La maîtrise des techniques de modélisation de données relationnelles, telles que la normalisation et la dénormalisation, est également importante pour concevoir des schémas de bases de données optimisés.
En parallèle, les Data Engineers doivent également se familiariser avec les bases de données NoSQL, telles que MongoDB et Redis. Ces bases de données sont conçues pour gérer des volumes de données massifs et non structurés, offrant une flexibilité et une évolutivité supérieures par rapport aux bases de données relationnelles. La maîtrise des concepts clés des bases de données NoSQL, tels que les documents, les collections, l’indexation et les paires clé-valeur, est essentielle pour choisir la bonne base de données en fonction des besoins spécifiques du projet.
Comprendre les bases de données relationnelles et NoSQL, ainsi que la modélisation des données et la conception des schémas, permet de choisir et de concevoir des solutions adaptées aux besoins spécifiques du projet.
Apprendre les technologies Big Data de pointe
De nos jours, certaines des technologies big data les plus populaires et les plus demandées dans le domaine de l'ingénierie des données sont Spark, Hadoop et Kafka.
Hadoop est un framework open source qui permet de traiter et de stocker de grandes quantités de données de manière distribuée. Il est basé sur le concept de stockage et de traitement parallèle, ce qui le rend adapté à la manipulation de données massives. Apprendre Hadoop vous permettra de maîtriser des compétences telles que le stockage distribué (Hadoop Distributed File System - HDFS) et le traitement distribué (MapReduce), qui sont essentielles dans le traitement des big data.
Spark est un framework de traitement de données rapide et polyvalent. Il offre des performances supérieures à Hadoop en permettant le traitement des données en mémoire, ce qui le rend idéal pour les tâches nécessitant une analyse interactive et en temps réel. Spark prend en charge plusieurs langages de programmation tels que Python, Scala et Java, offrant ainsi une flexibilité dans le choix de l'environnement de développement. Apprendre Spark vous permettra de développer des compétences dans le traitement des données en temps réel, l'analyse distribuée et les bibliothèques de machine learning.
Kafka est une plateforme de streaming distribué utilisée pour la gestion et le traitement des flux de données en temps réel. Elle offre une architecture hautement évolutive et tolérante aux pannes, ce qui permet la collecte, le traitement et la diffusion de flux de données à grande échelle. Apprendre Kafka vous permettra de comprendre les concepts clés des systèmes de streaming, tels que la publication/souscription (publish/subscribe) et les pipelines de données en temps réel.
Le framework qui se démarque bien ces dernières années est Spark, et il est considéré comme une technologie incontournable dans le domaine. Spark offre un écosystème riche et bien développé, ce qui en fait un choix privilégié.
L'un des avantages majeurs de Spark est sa polyvalence et offre une intégration transparente avec d'autres outils et frameworks populaires tels que Hadoop, Hive, et Cassandra, ce qui facilite l'intégration dans les pipelines de données existants.
Un autre atout majeur de Spark est son support natif du format de fichier Parquet. Parquet est un format de stockage de données orienté colonne qui offre une compression efficace et des performances de lecture optimisées. En utilisant Spark avec Parquet, vous pouvez tirer parti de ces avantages pour accélérer le traitement des données et réduire l'espace de stockage requis.
De plus, Spark joue un rôle essentiel dans la transition vers le concept émergent du "data lakehouse". Le data lakehouse combine les avantages des data lakes (stockage de données brutes et non structurées) et des data warehouses (organisation structurée des données) pour offrir une approche plus holistique de la gestion des données. Spark facilite l'intégration des données brutes dans un data lakehouse, permettant ainsi une exploration et une analyse plus avancées.
Architecture Big Data du Data Lake au Data Lakehouse
Dans le domaine de l'ingénierie des données, la maîtrise de l'architecture Big Data est essentielle pour gérer et traiter efficacement de vastes volumes de données. Deux concepts clés à comprendre sont le Data Lake et le Data Lakehouse, qui jouent un rôle crucial dans le stockage et l'analyse de données à grande échelle. Nous discutons par la suite ces concepts et l'importance de les maîtriser.
Le Data Lake est une architecture de stockage qui permet de stocker une grande variété de données brutes provenant de différentes sources, sans structure prédéfinie. Il offre une flexibilité maximale pour capturer et stocker les données, qu'elles soient structurées, semi-structurées ou non structurées. Le Data Lake facilite également l'exploration, l'analyse et la découverte de nouvelles informations à partir de ces données. Les technologies clés utilisées dans un Data Lake incluent Hadoop Distributed File System (HDFS) et Apache Hadoop.
Cependant, avec l'évolution des besoins et des défis liés aux données, une nouvelle approche appelée Data Lakehouse est apparue. Le Data Lakehouse combine les avantages du Data Lake avec des éléments du data warehousing traditionnel. Il introduit des concepts de gestion des données structurées et des schémas pour permettre une analyse plus rapide et plus efficace des données. De plus, le Data Lakehouse facilite l'utilisation d'outils d'analyse populaires tels que Apache Spark pour des opérations de traitement distribuées. Des plateformes comme Delta Lake, développée par Databricks, offrent une implémentation de Data Lakehouse.
Pour maîtriser l'architecture Big Data, il est essentiel de comprendre ces concepts et d'acquérir des compétences dans les technologies associées. En plus de HDFS et Apache Spark, il est recommandé de se familiariser avec des outils complémentaires tels que Apache Hive pour le traitement des requêtes SQL et Apache Kafka pour la gestion des flux de données en temps réel. De plus, la compréhension des principes de gestion des données, de la modélisation des données et de la sécurité dans un environnement Big Data est essentielle.
Pour en finir, apprendre et maîtriser l'architecture Big Data, y compris les concepts de Data Lake et de Data Lakehouse, est indispensable pour les Data Engineers. Ces architectures offrent une approche flexible et évolutive pour la gestion et l'analyse de données à grande échelle. En acquérant des compétences dans les technologies associées et en comprenant les principes de gestion des données, vous pourrez créer des solutions efficaces et performantes pour répondre aux défis du traitement des données volumineuses et variées.
Développer des compétences en visualisation de données
Développer des compétences en visualisation de données est important pour les Data Engineers, car cela leur permet de présenter les données de manière claire, compréhensible et impactante. La visualisation des données joue un rôle essentiel dans la communication des analyses et des résultats aux parties prenantes.
Pour maîtriser cette compétence, il est recommandé d'explorer des outils de visualisation de données tels que Tableau et Power BI. Ces outils offrent une large gamme de fonctionnalités pour créer des graphiques, des tableaux de bord interactifs et des visualisations percutantes. Ils permettent également d'importer et de connecter facilement des données provenant de différentes sources, ce qui facilite l'exploration et l'analyse des données.
La visualisation des données est souvent complémentaire à d'autres technologies et compétences en ingénierie des données. Par exemple, la combinaison de compétences en visualisation de données avec des technologies comme Spark peut permettre de manipuler et de transformer de grands volumes de données, puis de les visualiser de manière efficace. De même, une compréhension du cloud computing et de l'utilisation de plateformes cloud telles que AWS ou Azure peut faciliter la mise en œuvre de pipelines de données évolutifs et la visualisation des résultats.
Il est important de souligner que la visualisation des données ne se limite pas à la création de graphiques attrayants. Les Data Engineers doivent également comprendre les principes de conception d'une visualisation efficace, tels que la sélection appropriée du type de graphique, l'utilisation de couleurs et de légendes appropriées, et la narration des histoires à travers les données.
En développant des compétences solides en visualisation de données, les Data Engineers peuvent fournir des analyses percutants, faciliter la prise de décision basée sur les données et améliorer la communication avec les parties prenantes.
Les plateformes de Cloud computing
Lorsque vous vous lancez dans le domaine de l'ingénierie des données ou que vous envisagez une reconversion vers ce domaine, il est essentiel de comprendre l'importance des plateformes de cloud computing. Ces plateformes, telles que AWS (Amazon Web Services), Google Cloud Platform et Microsoft Azure, jouent un rôle clé dans la gestion et l'exploitation des données à grande échelle.
Pour acquérir une connaissance approfondie de ces plateformes, il existe plusieurs actions concrètes que vous pouvez entreprendre :
Suivez des cours en ligne :
Des plateformes comme ACloudGuru, Coursera, et Udemy proposent des cours spécifiques sur les services de cloud computing les plus couramment utilisés. Vous pouvez suivre ces cours pour apprendre les bases et les bonnes pratiques de chaque plateforme.
Faites des formations remote/onsite :
Les formations en ligne ou sur place, telles que celles proposées par les centres de formation, vous offrent l'opportunité d'apprendre auprès d'experts en ingénierie des données.
Chez Webouge par exemple, les programmes de formation sont pratiques et conçus pour des groupes restreints de 6 personnes maximum, favorisant ainsi un environnement d'apprentissage interactif et personnalisé qui vous permet d’apprendre rapidement et efficacement, ce qui est la promesse de Webouge.Expérimentez avec des environnements de cloud :
Les fournisseurs de services cloud proposent souvent des essais gratuits qui vous permettent de créer et de gérer des ressources dans leur environnement. Profitez de ces essais pour mettre en pratique vos connaissances et expérimenter différentes fonctionnalités.
Participez à des projets pratiques :
Recherchez des projets open source ou des initiatives personnelles où vous pouvez mettre en œuvre des solutions utilisant les services de cloud computing. Cela vous permettra d'acquérir une expérience pratique et de comprendre comment intégrer ces services dans des cas d'utilisation réels.
Obtenez des certifications : Les certifications fournies par les fournisseurs de services cloud sont un moyen de valider vos compétences et de vous démarquer sur le marché de l'emploi. Cependant, gardez à l'esprit que les certifications ne sont pas le seul indicateur de compétence. Il est important de mettre en pratique vos connaissances et de développer une compréhension approfondie des concepts et des outils.
Lorsque vous appréhendez les plateformes de cloud computing, il est également essentiel de comprendre que la maîtrise technique ne suffit pas. Vous devez également être capable de communiquer efficacement avec les équipes chargées de la gestion de l'infrastructure cloud. Cela implique de comprendre les termes et les concepts clés, de savoir poser les bonnes questions et de collaborer étroitement avec les autres membres de l'équipe pour atteindre les objectifs communs.
Pour résumer cette partie, pour réussir dans le domaine de l'ingénierie des données, il est crucial de se familiariser avec les plateformes de cloud computing. En suivant des cours en ligne, en expérimentant avec des environnements de cloud, en participant à des projets pratiques et en obtenant des certifications, vous pouvez acquérir les compétences nécessaires pour tirer pleinement parti de ces plateformes.
N'oubliez pas d'accorder une attention particulière à la pratique et à la compréhension approfondie des concepts, tout en développant vos compétences en communication et en collaboration. En combinant ces éléments, vous serez en mesure de maîtriser les plateformes de cloud computing et de contribuer de manière significative dans votre équipe.
Communication et collaboration
Développer de solides compétences en matière de communication et de collaboration est essentiel pour réussir en tant que Data Engineer. Si les compétences techniques sont essentielles, la capacité à communiquer efficacement avec les membres de l'équipe et à collaborer de manière productive est tout aussi cruciale.
En tant que Data Engineer, vous travaillerez en étroite collaboration avec d'autres professionnels, tels que des analystes de données, des scientifiques de données, des ingénieurs en logiciel et des gestionnaires d'entreprise. Une communication claire et précise est nécessaire pour comprendre les besoins et les objectifs de chaque partie prenante, ainsi que pour partager vos idées, vos solutions et vos résultats.
Une collaboration efficace implique de travailler en équipe, d'échanger des idées, de partager des connaissances et de résoudre des problèmes ensemble. Il est important de pouvoir travailler en harmonie avec des collègues qui ont des compétences et des points de vue différents. La capacité à écouter activement, à faire des compromis et à résoudre les conflits sont des compétences précieuses qui favorisent une collaboration réussie.
En outre, la communication et la collaboration ne se limitent pas à l'équipe interne, mais peuvent également s'étendre aux parties prenantes externes telles que les clients, les fournisseurs et les partenaires. Il est essentiel d'exprimer clairement les idées techniques, de répondre aux questions et aux préoccupations et d'entretenir des relations professionnelles solides avec toutes les parties concernées.
En développant de solides compétences en matière de communication et de collaboration, vous serez en mesure de partager des idées, de travailler efficacement en équipe et de créer un environnement de travail collaboratif et productif. Cela favorisera une meilleure compréhension mutuelle, une résolution rapide des problèmes et la réalisation collective des objectifs. Ces compétences non techniques sont donc essentielles pour compléter vos compétences techniques et vous aider à exceller en tant que Data Engineer.
Rentrer dans le jeu.
Peu-importe les technologies que vous choisissez, voici quelques conseils et actions pour percer dans le domaine :
Participer à des projets open source :
Contribuer à des projets open source liés aux technologies d’ingénierie des données est une excellente façon de mettre en pratique vos compétences et de travailler en collaboration avec d'autres professionnels du domaine. Recherchez des projets open source pertinents sur des plateformes comme GitHub et contribuez activement en soumettant des correctifs, en développant de nouvelles fonctionnalités ou en résolvant des problèmes.
Suivre les blogs et les publications spécialisées :
Restez à jour avec les dernières avancées dans le domaine d’ingénierie des données en suivant les blogs, les publications et les podcasts spécialisés. Abonnez-vous à des sources d'informations fiables et lisez régulièrement des articles pertinents pour rester informé des nouvelles tendances, des bonnes pratiques et des cas d'utilisation innovants.
Participer à des événements et des conférences :
Assistez à des événements et des conférences Tech. pour élargir votre réseau professionnel, rencontrer des experts du domaine et échanger des idées avec d'autres passionnés. Ces événements offrent également des opportunités de développement professionnel et de découverte de nouvelles perspectives.
Le réseautage et la construction d'une marque personnelle
Participer à des événements de réseautage et à des conférences dans le secteur peut vous permettre de rencontrer des professionnels et de vous renseigner sur les offres d'emploi. La construction d'une marque personnelle et le maintien d'une présence active sur les plateformes de médias sociaux comme LinkedIn peuvent également accroître votre visibilité sur le marché de l'emploi.
Collaborer avec d'autres professionnels du domaine :
Trouvez des occasions de travailler en collaboration avec d'autres professionnels de l'ingénierie des données. Participez à des groupes de travail, à des projets en équipe ou à des forums de discussion en ligne pour échanger des idées, résoudre des problèmes et bénéficier de l'expertise collective de la communauté.
Rechercher des opportunités de mentorat :
Chercher un mentor ou participer à des forums en ligne peut apporter des informations et des conseils précieux. Les mentors peuvent donner des conseils sur l'acquisition de compétences, la constitution de réseaux et la navigation sur le marché du travail.
En suivant ces conseils et en prenant des mesures concrètes pour développer vos compétences et votre expertise dans les technologies d'ingénierie des données, vous serez en mesure de vous positionner pour attirer les opportunités que vous recherchez.
En conclusion, l'ingénierie des données est un domaine en plein essor en France, avec une forte demande de professionnels qualifiés dans divers secteurs d'activité.
Développer des bases solides en mathématiques et en statistiques, apprendre des langages de programmation comme Python et SQL, et acquérir une expérience pratique avec les bases de données, les technologies big data et les plateformes de cloud computing sont des étapes essentielles pour devenir un Data Engineer performant.
Le réseautage et la construction d'une marque personnelle, la recherche d'opportunités de mentorat et le suivi des tendances de l'industrie sont également essentiels pour rester compétitif sur le marché du travail.
What’s next ?
Dans les prochains articles, des parcours d'apprentissage seront partagés avec vous. Ces parcours peuvent être entamés par vous-même (auto-apprentissage) ou vous pouvez être accompagné par Webouge.
Construisons ensemble votre future expertise en Data Engineering!