Définition Data Engineer : en quoi consiste ce métier ?
Le “Data engineer” ou bien “Ingénieur Big Data” a pour rôle de mettre en place et de maintenir les outils ainsi que l’infrastructure permettant le stockage des données. Il est donc faux de dire que le data engineer manipule des données. On peut plutôt le considérer comme une sorte d’architecte des données au sein d’une entreprise. Il met tout en place pour que les données soient facilement accessibles et sécurisées.
Le data engineer est généralement un ingénieur possédant un fort attrait pour le développement informatique dans sa globalité (gestion de base de données, langages de programmation, devOps).
Quelle différence il y a-t-il entre le data scientist et le data engineer ? Contrairement au data engineer, le data scientist est en charge de l’analyse et du traitement des données afin de leur donner du sens. C’est donc ici que réside la principale différence. Ces deux métiers sont donc parfaitement complémentaires au sein d’une entreprise.
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Qualités requises pour devenir Data Engineer :
Voici une liste des qualités d’un Data engineer :
- Fort attrait pour la programmation : la programmation est au cœur du travail d’un data engineer. Un fort attrait pour la programmation, ainsi qu’une solide maîtrise des langages de programmation comme Python, SQL, Java, etc., sont nécessaires pour développer, optimiser et maintenir les systèmes de gestion de données.
- Forte créativité pour solutionner des problèmes complexes : face à problèmes complexes de gestion, de stockage et d’analyse de données, la créativité est essentielle pour trouver des solutions. Cela implique la conception de structures de données efficaces, la résolution de problèmes liés à la performance et la création d’architectures adaptées aux besoins.
- Rigueur : la rigueur est primordiale pour garantir la qualité des données et des processus. En assurant la cohérence, la précision et la fiabilité des flux de données, un data engineer contribue à des analyses précises et fiables, ce qui est fondamental pour la prise de décision.
- Esprit d’analyse poussé : un data engineer doit être capable d’analyser en profondeur les problèmes liés aux données, de comprendre les besoins des utilisateurs finaux et de concevoir des solutions techniques adaptées. Cela nécessite un esprit d’analyse approfondi pour interpréter les besoins et les contraintes du système.
Quelles sont les compétences du Data Engineer ?
- Maitrise de langages de programmation : la maîtrise de langages comme Scala, Python, JavaScript ou R est cruciale pour développer des pipelines de données, automatiser des tâches, et effectuer des analyses avancées. Chaque langage a ses propres forces dans le domaine du traitement et de l’analyse de données.
- Excellentes connaissances des bases de données : que ce soit les bases de données relationnelles (SQL) ou les bases de données non-relationnelles (noSQL), une connaissance approfondie est nécessaire pour concevoir des schémas de données efficaces, optimiser les requêtes et assurer la cohérence des données.
- Bonne compréhension des enjeux business liés aux données : un data engineer doit comprendre les besoins métier et les objectifs de l’entreprise pour structurer les données de manière pertinente.
- Utilisation d’outils Big data comme Hadoop ou Spark : ces outils sont conçus pour gérer et traiter de gros volumes de données. La maîtrise de plates-formes comme Hadoop ou Spark est essentielle pour créer des architectures de données évolutives et performantes.
Salaire moyen d’un data Engineer :
Un data engineer junior touche en général un salaire compris entre 35 000 et 45 000 euros bruts par an. Avec de l’expérience, cette fourchette peut rapidement doubler. Après quelques années il pourra toucher un salaire comprise entre 45 000 et 70 000 euros bruts par an. En fin de carrière, le Data engineer pourra voir son salaire dépasser les 70 000 euros bruts par an. Bien entendu, Les salaires des data engineers varient en fonction de plusieurs facteurs, tels que l’expérience, la localisation géographique, le secteur d’activité, la taille de l’entreprise et les compétences spécifiques.
Avec de l’expérience, il peut gérer de plus gros volumes de données dans de grands groupes internationaux. De plus en plus de data engineers font de choix de l’indépendance et du freelancing. Cela leur permet de choisir uniquement des projets innovants et épanouissants qui leur permettent de toucher un salaire bien plus important avec les années.
Pour plus d’infos sur les salaires des métiers de la data, découvrez notre article salaire data scientist regroupant les salaires de tous les métiers de la data.
Formation et études :
Pour devenir data engineer, il est recommandé d’effectuer une école d’ingénieur ou une école d’informatique après l’obtention du baccalauréat. Cette formation dure généralement 5 ans. Il est aussi vivement recommandé de se spécialiser en dernière année dans des matières comme “Big data” ou bien “Data science”.
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