Il n'y a rien de plus précieux que les données, et c'est un fait. Selon le Forum économique mondial, la valeur des données mondiales dépassait les 3 000 milliards de dollars en 2017, un montant qui n'a cessé de croître ces cinq dernières années.
Les ingénieurs de données jouent un rôle essentiel dans la conception et la mise en place de systèmes permettant de collecter, stocker et analyser les données massives, indispensables à tous les secteurs d'activité.
En résumé, l'ingénierie des données consiste à créer et maintenir des systèmes de collecte, de stockage et d'analyse de données à grande échelle. Comme chacun sait, les données sont cruciales pour presque tous les secteurs, quelle que soit leur taille.
Les organisations du monde entier possèdent d'énormes quantités de données et ont besoin des compétences et des technologies adéquates pour les rendre exploitables par les data scientists et les analystes.
Un ingénieur de données est un professionnel de l'informatique qui prépare les données en vue de leur analyse ou de leur exploitation. Ces ingénieurs logiciels sont principalement chargés de concevoir des pipelines de données reliant les informations provenant de différentes sources. Ils fusionnent, nettoient et structurent les données pour les applications analytiques. Ils rendent les données plus accessibles et améliorent l'écosystème Big Data de leur organisation.
Le volume de données traité par un ingénieur dépend de la taille de l'organisation. Plus l'entreprise est grande, plus l'architecture analytique est complexe et plus le volume de données à gérer est important.
Certains secteurs ont des besoins en données plus importants, comme la santé, la distribution et les services financiers. Par ailleurs, les ingénieurs de données collaborent avec les équipes de science des données, améliorant ainsi la transparence des données et permettant aux entreprises de prendre des décisions commerciales plus fiables.
Les ingénieurs de données conçoivent l'architecture et les fondations d'une base de données. Ils évaluent les différents besoins et appliquent les techniques de base de données appropriées pour créer une architecture robuste. Ensuite, l'ingénieur de données lance le processus de mise en œuvre et développe la base de données de A à Z.
Les ingénieurs de données effectuent également des tests réguliers pour détecter les bugs ou les problèmes de performance. Un ingénieur de données est responsable de la maintenance de la base de données et de son bon fonctionnement sans interruption. Lorsqu'une base de données tombe en panne, cela affecte l'infrastructure informatique associée.
L'expertise d'un ingénieur de données est particulièrement nécessaire pour gérer les systèmes de traitement à grande échelle, où les problèmes de performance et d'évolutivité exigent une maintenance constante.
Les ingénieurs de données peuvent également assister l'équipe de science des données en créant des procédures de traitement des données pour faciliter l'exploration, la modélisation et la production des données. Leur rôle est ainsi essentiel à l'amélioration de la qualité des données.
Rôles et responsabilités d'un ingénieur de données :
Importer des données depuis un SGBDR vers HDFS à l'aide de SQOOP pour garantir la fiabilité des données.
Automatiser les tests, l'analyse, la visualisation et la génération de rapports grâce à des scripts Python.
Utiliser des scripts shell Linux pour automatiser le processus de compilation et les transferts de fichiers entre les hôtes.
Développer des programmes SAS pour automatiser les procédures de tests manuels et améliorer l'efficacité des audits.
Gérer les opérations d'entreposage de données et le traitement parallèle avec le système de base de données Teradata.
Configurer et gérer le système ERP JobScope pour la conception et la fabrication à la commande et sur stock.
Développer des rapports SSRS pour la documentation de la base de données SSAS et le dictionnaire de données de l'entrepôt de données. * Utiliser JavaScript, CSS et HTML pour les pages web.
Programmer des applications Java avec l'IDE Eclipse.
Utiliser l'API DataFrame en Scala pour convertir des données distribuées en colonnes nommées.
Importer et exporter des données vers HDFS et les SGBDR à l'aide de SQOOP.
Développer des cubes multidimensionnels SSAS à partir de l'entrepôt de données.
Définir des flux de tâches OOZIE.
Se connecter à la base de données avec SQOOP.
Utiliser Eclipse comme IDE pour le développement.
Si vous recherchez une carrière enrichissante et stimulante, l'ingénierie des données est faite pour vous. En tant qu'ingénieur de données, vous jouerez un rôle essentiel dans la réussite de votre organisation, en rendant les données plus accessibles et utiles aux data scientists, aux analystes et aux décideurs.
Pour réussir dans ce domaine, vous mettrez à profit vos compétences en programmation et en résolution de problèmes pour créer des solutions capables de gérer de grands volumes de données.
Et il ne fait aucun doute que les données sont devenues vitales pour toutes les organisations du monde. En tant que citoyen indien, vous n'êtes pas sans savoir que le gouvernement indien soutient le programme Digital India afin de stimuler le développement numérique.
Les données jouant un rôle crucial dans de nombreux secteurs, la demande de professionnels capables de les comprendre, de les gérer et de les analyser est appelée à croître.
De nombreux ingénieurs de données sont issus des sciences informatiques, des technologies de l'information ou des mathématiques appliquées. Un diplôme universitaire ou d'école supérieure vous permettra d'acquérir les compétences en mathématiques et en analyse de données nécessaires pour gérer les tâches complexes de ce domaine en constante évolution.
Vous pouvez également poursuivre des études de troisième cycle pour faire progresser votre carrière et augmenter vos revenus. Outre l'obtention d'un diplôme, d'autres pistes peuvent vous aider à atteindre vos objectifs.
Pour devenir ingénieur de données, une première étape peut consister à obtenir un diplôme en ligne. De nombreuses licences en ligne sont proposées, notamment en mathématiques, en informatique, en physique ou en ingénierie.
En plus de la licence, vous pouvez vous inscrire à un master, par exemple en sciences informatiques ou en génie informatique.
Programmation : La maîtrise des langages de programmation est essentielle pour ce poste. Parmi les langages courants que vous devez maîtriser, citons SQL, NoSQL, Python, Java, R et Scala.
Bases de données relationnelles et non relationnelles : Les bases de données constituent l'une des solutions les plus courantes pour le stockage de données. Vous devez connaître les bases de données relationnelles et non relationnelles, ainsi que leur fonctionnement.
Systèmes ETL (extraction, transformation et chargement) : L'ETL permet de déplacer les données provenant de bases de données et d'autres sources vers un référentiel unique, tel qu'un entrepôt de données. Parmi les outils ETL courants, on peut citer Xplenty, Stitch, Alooma et Talend.
Stockage des données : Le stockage des données est une autre compétence importante. En tant qu'ingénieur de données, vous devez garder à l'esprit que certains types de données nécessitent un stockage différent. Lors de la conception de solutions de données pour votre organisation, vous devrez savoir quand utiliser un lac de données plutôt qu'un entrepôt de données.
Automatisation et scripting : L’automatisation est essentielle pour travailler avec le Big Data, car les organisations peuvent collecter une quantité considérable d’informations. En tant qu’ingénieur de données, vous devez écrire des scripts pour automatiser les tâches répétitives.
Analyse de données et systèmes de veille stratégique : Vous mettrez en œuvre les flux de données des systèmes opérationnels.
Apprentissage automatique : L’apprentissage automatique (ML) est aujourd’hui une compétence très recherchée. Pour devenir ingénieur de données, il est indispensable de maîtriser cette compétence afin de mieux comprendre les concepts fondamentaux et, par conséquent, les besoins des data scientists de votre équipe.
Outils Big Data : Un ingénieur de données ne travaille pas avec des données classiques, mais gère quotidiennement du Big Data. Il utilise des outils et des technologies tels que Hadoop, MongoDB et Kafka.
Sécurité des données : La sécurité des données est également un aspect fondamental du métier d’ingénieur de données. Certaines entreprises disposent d’équipes dédiées à la sécurité des données, mais les ingénieurs de données doivent également gérer et stocker les données de manière sécurisée.
Présentation des résultats à un public non technique : En tant qu'ingénieur de données, vous devez être capable de décrire ce que vous concevez ou corrigez et en quoi cela sera bénéfique pour l'organisation.
Obtenir des certifications : L'un des meilleurs moyens de devenir un ingénieur de données performant est d'obtenir les certifications pertinentes. La section suivante vous présente les meilleures certifications d'ingénieur de données.
Si vous souhaitez vous démarquer en tant qu'ingénieur de données, vous pouvez obtenir une certification. Les certifications attestent généralement que vous possédez les compétences et les connaissances nécessaires pour gérer le Big Data.
Pour vous aider à choisir la certification la plus adaptée à vos objectifs de carrière, nous avons compilé une liste des certifications d'ingénieur de données les plus demandées :
La certification Google Professional Data Engineer valide votre capacité à créer, gérer, sécuriser et surveiller les systèmes de données. Vous devez réussir un examen de deux heures composé de questions à choix multiples et à réponses multiples.
L'examen de certification Google Professional Data Engineer ne requiert aucun prérequis. Toutefois, Google recommande de posséder au moins trois ans d'expérience dans le secteur, dont un an avec les solutions Google Cloud Platform. Vous pouvez passer l'examen en ligne, où que vous soyez, ou dans un centre d'examen, en anglais ou en japonais.
La certification IBM Certified Solution Architect – Cloud Pak for Data v4.x atteste de votre capacité à concevoir, planifier et architecturer une solution de cloud hybride intégrant données et IA.
Vous êtes capable de piloter et d'accompagner la mise en œuvre et l'exploitation d'une solution pouvant inclure la gouvernance des données, l'analyse, la science des données, l'apprentissage automatique et l'IA. Vous devez réussir un examen composé de six sections et de 63 questions à choix multiples.
La certification IBM Certified Solution Architect – Data Warehouse V1 atteste de votre capacité à concevoir, planifier et architecturer une solution d'entrepôt de données.
Vous devez posséder une connaissance pratique de la gouvernance des données, des méthodes de traitement des données, des bases de données et de la virtualisation, des solutions de traitement en temps réel, et plus encore.
Pour obtenir la certification IBM Certified Solution Architect – Data Warehouse V1, vous devez réussir l'examen, qui comporte sept sections et 62 questions à choix multiples.
La certification AWS Certified Data Analytics – Specialty atteste de vos compétences techniques et de votre expérience des lacs de données et des services d'analyse AWS.
Elle évalue votre capacité à identifier les services d'analyse de données AWS et à comprendre leur fonctionnement conjoint. Cette certification évalue également votre capacité à comprendre comment les services d'analyse de données AWS s'intègrent au cycle de vie des données : collecte, stockage, traitement et visualisation.
La certification AWS Certified Data Analytics – Specialty s'appelait auparavant AWS Certified Big Data – Specialty et est valable trois ans à compter de la date de réussite à l'examen.
Cloudera a remplacé ses certifications CCP et CCA par la nouvelle certification Cloudera Data Platform (CDP) Generalist, qui évalue votre maîtrise de la plateforme.
Le nouvel examen porte sur les connaissances générales de la plateforme pour différents rôles, tels qu'administrateur, développeur, analyste de données, ingénieur de données, data scientist et architecte système.
L'examen de certification Cloudera Data Platform Generalist comporte 60 questions et dure 90 minutes. D'autres certifications spécialisées sont disponibles, notamment CDP Administrator – Private Cloud Base, CDP Data Developer, CDP Data Analyst et CDP Administrator – Public Cloud.
La certification DASCA Associate Big Data Engineer est parmi les plus recherchées. Elle atteste de votre maîtrise des plateformes Big Data populaires, telles que Hadoop et Spark, ainsi que de divers outils de développement, propriétaires et open source (comme HBase, Hive, Pig et HiveQL).
Pour obtenir cette certification, vous devez réussir un examen en ligne de 75 questions. Trois voies d'accès à l'examen sont possibles, en fonction de votre formation et de votre expérience professionnelle.
La certification DASCA Senior Big Data Engineer est une autre certification de premier plan proposée par le DASCA.
Cette certification s'adresse aux professionnels expérimentés souhaitant perfectionner leurs compétences.
Pour obtenir cette certification, les candidats doivent réussir un examen de 85 questions. Il existe quatre voies d'accès à l'examen, basées sur la formation et l'expérience professionnelle.
Le programme de certification SAS Certified Data Integration Developer valide vos compétences en développement d'intégration de données dans l'environnement SAS 9.
Ce programme couvre la définition de l'architecture de la plateforme pour SAS Business Analytics, la création de métadonnées pour les données sources et cibles, la gestion des transformations, et bien plus encore. L'obtention de cette certification requiert la réussite de l'examen de certification SAS et Pearson Vue.
Pour débuter votre carrière d'ingénieur de données, vous devez être titulaire d'une licence en informatique ou dans un domaine connexe et posséder des compétences de base en langages de programmation, bases de données et technologies Big Data. Un ingénieur de données travaille sur des projets d'ingénierie des données simples, sous la supervision d'ingénieurs de données seniors.
Avec l'expérience et les connaissances acquises en ingénierie des données, vous deviendrez ingénieur de données junior. Vous maîtriserez davantage un ou plusieurs langages de programmation, bases de données et technologies Big Data. En tant qu'ingénieur de données junior, vous travaillerez sur des projets plus complexes et bénéficierez d'une plus grande autonomie dans la conception et la mise en œuvre de solutions de données.
Vous atteindrez le niveau senior après plusieurs années d'expérience en tant qu'ingénieur de données. Vous maîtriserez plusieurs langages de programmation, bases de données et technologies Big Data. À ce poste, vous dirigerez des projets et des équipes d'ingénieurs de données et créerez des solutions de données complexes.
Si vous avez démontré des compétences en leadership et possédez une vaste expérience en ingénierie des données, vous pouvez devenir ingénieur de données chef de projet. En tant qu'ingénieur de données principal, vous superviserez une équipe d'ingénieurs chargés de concevoir et de mettre en œuvre des solutions de données à l'échelle de l'organisation.
Un architecte de données est un rôle qui consiste à concevoir et à créer des architectures de données soutenant les objectifs commerciaux de l'organisation. Il travaille en étroite collaboration avec les parties prenantes et les ingénieurs pour garantir l'évolutivité, la fiabilité et la sécurité des solutions de données.
Le responsable de l'infrastructure de données gère l'infrastructure de données de l'organisation, notamment les bases de données, les entrepôts de données et les technologies Big Data. Il encadre les équipes d'ingénierie des données et collabore avec les autres services informatiques pour assurer l'intégration des solutions de données aux autres systèmes.
Le directeur des données est un cadre supérieur en ingénierie des données. À ce titre, il gère la stratégie de données de l'organisation et veille à ce que les données soient utilisées efficacement pour atteindre les objectifs commerciaux. Il supervise également les fonctions d'ingénierie des données, d'analyse des données et de gouvernance des données, et travaille en étroite collaboration avec les autres dirigeants pour faire des données un atout stratégique pour l'organisation.
Le métier d'ingénieur des données est sans aucun doute un secteur porteur. Dans ce domaine, vous aurez besoin de compétences variées et d'un fort engagement pour résoudre des problèmes concrets et concevoir des solutions adaptées à partir des données.
Pour dynamiser votre carrière et enrichir vos connaissances, l'obtention d'une certification d'ingénieur des données est essentielle.
Dans cet article, nous avons sélectionné pour vous les meilleures certifications d'ingénieur des données disponibles sur le marché.
La certification d'ingénieur des données mentionnée ici validera vos connaissances et compétences en gestion et analyse des données et vous permettra de vous démarquer.
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