Qu’est-ce que le Data Engineering ?
L’explosion du volume de données (big data) a incité les entreprises à recruter des équipes spécialisées dans le traitement et l’analyse de la big data.
En effet, les données sont une « matière première ». Mais, pour qu’une entreprise puisse les exploiter dans la prise de décision ou à des fins opérationnelles, il faut être capable de les traduire en informations utiles.
Le Data Scientist analyse les données en profondeur, construit des modèles prédictifs et communique ses résultats auprès des parties prenantes de l’entreprise. La donnée devient ainsi un instrument contextualisé au service de la prise de décision.
Mais avant de rendre la donnée intelligible, il faut commencer par la rendre exploitable : c’est là qu’intervient le Data Engineering. Cet ingénieur intervient donc en amont des services du Data Scientist, pour construire les fondations indispensables à une analyse intelligente de la donnée.
Le rôle du Data Engineer au sein d’une entreprise est de concevoir des plateformes (entrepôts de données) pour faciliter le traitement de volumes de données importants. Il s’assure que les pipelines de données soient suffisamment clairs et sécurisés pour que les data analysts et les Data Scientists puissent les analyser dans les meilleures conditions.
Dans le cycle de la donnée, le Data Engineering couvre les deux premières étapes : collecte et stockage. Les Data Scientists prennent ensuite le relais pour analyser la data et la traduire en recommandations business pour leur entreprise. Une fois les modèles entraînés, le Data Engineer intervient à nouveau pour les remettre en production. À ce stade, son rôle consiste à s’assurer que le data product fonctionne correctement en back-end.
Les missions du Data Engineer
La mission principale du Data Engineer consiste à concevoir des outils et des solutions permettant le traitement de larges jeux de données.
Pour que les Data Scientists puissent faire leur travail dans de bonnes conditions, les Data Engineers se chargent de concevoir et de construire des systèmes appelés data warehouses (entrepôts de données).
Le but de ces entrepôts est de recueillir de gros volumes de données issues de différentes sources et de les rendre exploitables pour les analystes.
Concrètement, le fonctionnement du data warehouse est basé sur le processus ETL (Extract, Transform, Load). C’est ainsi que la plupart des pipelines de données sont construits et structurés. La donnée est d’abord extraite des différentes applications. Ensuite, la donnée brute est transformée en donnée exploitable pour l’analyse. Enfin, elle est chargée en vue de son utilisation future.
En résumé, le travail du Data Engineer consiste à maintenir les ensembles de données actualisés, documentés et de la meilleure qualité possible.
Data Engineer VS Data Scientist
Ces deux métiers sont complémentaires et interviennent à deux moments différents sur la chaîne du big data.
Le ou la Data Scientist analyse et exploite les données pour en tirer des enseignements utiles à la prise de décision. Il est la courroie de transmission entre la data et ses implications business pour l’infrastructure pour laquelle il travaille.
Le ou la Data Engineer a davantage un profil de technicien des données. Son métier consiste à agir en amont pour préparer le terrain. Il développe, teste, construit et maintient les architectures data. Son objectif est d’améliorer la fiabilité, l’efficience et la qualité des données.
Par exemple, dans le cadre d’un produit de prévision météo, le Data Engineer s’assure du bon fonctionnement du data product. En revanche, il n’est pas responsable de la précision de la prédiction. C’est le rôle du Data Scientist. Il n’intervient pas non plus dans l’analyse des prédictions, qui est l’apanage du data analyst.
Les compétences du Data Engineer
Le métier de Data Engineer (ou ingénieur de données) exige un socle de compétences assez large :
- Être capable de créer des pipelines de données fiables
- Maîtriser parfaitement SQL, le langage des bases de données
- Combiner les sources de données
- Connaître les techniques de modélisation des données
- Avoir une solide compréhension de l’ETL
- Disposer de solides compétences en développement informatique et savoir coder proprement
- Maîtriser les outils du big data comme Hadoop
Par ailleurs, le rôle de l’ingénieur des données réclame aussi des soft skills, notamment la capacité à travailler en équipe. En effet, il est souvent le premier maillon d’une équipe data composée aussi de data analysts et de Data Scientists.
Métiers de la Data : Pourquoi devenir Data Engineer ?
- Un métier prisé : Les métiers de la data ont le vent en poupe. La demande est donc très forte dans de nombreux secteurs, non seulement dans les startups mais aussi dans les entreprises plus conventionnelles. En outre, les entreprises commencent à comprendre qu’il est compliqué de trouver un profil unique pour gérer toute la chaîne de la donnée. Elles créent donc, quand c’est possible, une équipe data composée de Data Engineers, de data analysts et de Data Scientists.
- Une rémunération attractive : Selon l’étude du site Data Recrutement, le salaire moyen d’un Data Engineer Junior en Île-de-France est d’environ 44k annuels. Cette rémunération peut bien sûr varier si vous exercez ce métier dans une autre région française ou à l’étranger, ou si vous êtes amené à manager une équipe.
- L’évolution de carrière du Data Engineer : Le Data Engineer se situe au début de la chaîne de la donnée. Il est envisageable par la suite d’évoluer vers une fonction de Data Scientist. En effet, les deux métiers reposent sur un socle de connaissance commun, mais les services du Data Scientist interviennent à un stade plus avancé du traitement de la data.
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