Qu’est-ce qu’un ingénieur de données ? Salaire, responsabilités et feuille de route

Les données sont le nouvel or. Mais qui extrait et raffine cet or ? Les ingénieurs de données ! Les ingénieurs de données conçoivent et développent des systèmes pour convertir les données brutes en données de haute qualité qui peuvent être utilisées pour l’analyse et la modélisation.

La première étape de toute organisation axée sur les données est de collecter des données provenant de sources disparates. Les données sont ensuite transformées dans le format requis et chargées dans l’infrastructure de données. Les scientifiques et analystes de données peuvent alors accéder aux données pour extraire des informations et résoudre des problèmes commerciaux. L’ingénieur de données dirige tout ce processus. Sans ingénieurs de données, les organisations ne pourront pas utiliser leurs données de manière efficace, ce qui peut entraîner une perte d’opportunités commerciales.

L’ingénierie de données est une carrière bien rémunérée. Selon l’estimation de Glassdoor, le salaire moyen d’un ingénieur de données est de 113 784 $ par an aux États-Unis.

Dans ce blog, nous allons discuter des raisons, des responsabilités et de la feuille de route pour devenir un ingénieur de données hautement qualifié, et de la manière dont un ingénieur de données diffère d’un scientifique de données.

Pourquoi devenir un ingénieur de données ?

Les ingénieurs de données sont nécessaires à l’heure actuelle. Ils font partie intégrante de la stratégie de données d’une entreprise, car la vitesse, le volume et la variété avec lesquels nous produisons des données augmentent rapidement.

D’ici la fin de 2025, plus de 180 zettaoctets de données seront créés, capturés et consommés. Nous avons besoin d’ingénieurs de données pour gérer une telle quantité massive de données brutes. Avec une telle demande, cela offre une carrière prometteuse dans l’écosystème des données.

Responsabilités d’un ingénieur de données

Le travail d’un ingénieur de données consiste à comprendre les besoins de l’organisation en matière de données et à construire des systèmes pour fournir des données propres et accessibles. Au quotidien, ils effectuent les tâches suivantes :

• Conception, construction et maintenance des pipelines de données
• Travail avec les analystes et les scientifiques de données pour mieux comprendre les besoins de données
• Vérification des sources de données et mise en avant de la qualité des données
• Assurance du respect des réglementations sur les données

Comment devenir un ingénieur de données ?

La feuille de route pour devenir un ingénieur de données est la suivante :

1) Acquérir les compétences en ingénierie de données pertinentes

a) Programmation

Selon une analyse de 17 000 offres d’emploi d’ingénieurs de données, plus de 70 % des recruteurs recherchent des candidats ayant une bonne maîtrise de Python et de SQL. Par conséquent, apprendre Python et SQL devrait être la première étape pour devenir un ingénieur de données. De plus, la familiarité avec d’autres langages de programmation, tels que Scala et Java, peut vous donner un avantage concurrentiel.

b) ETL (Extract, Transform, Load)

ETL signifie extraire des données de diverses sources vers un stockage unique, les transformer en un format destiné à l’analyse et les charger dans un entrepôt de données. La création et la maintenance des pipelines ETL sont la responsabilité d’un ingénieur de données. Par conséquent, apprendre les outils ETL tels que Integrate et Talend est nécessaire pour l’ingénierie de données.

c) Systèmes de stockage de données

Les bases de données sont utilisées pour stocker les données collectées. La familiarité avec les bases de données relationnelles, NoSQL et les lacs de données en tant que différents types de stockage de données est essentielle.

d) Outils de traitement de données massives

Comprendre les outils de traitement de données massives tels que Apache Spark, Apache Hadoop et Apache Hive est nécessaire pour devenir un ingénieur de données. Ces outils sont utilisés pour le traitement, le stockage et l’interrogation de grandes quantités de données.

e) Informatique en nuage

Les fournisseurs de services cloud tels que AWS (Amazon Web Services) et Microsoft Azure offrent des ressources de calcul évolutives pour le stockage et le traitement de données. Les certifications en informatique en nuage peuvent vous aider à apprendre et à pratiquer les concepts fondamentaux et avancés des différentes plateformes cloud.

f) Compétences sociales

Un ingénieur de données doit avoir de bonnes compétences en communication pour collaborer avec d’autres membres de l’équipe, notamment les scientifiques et les analystes de données. La créativité et la résolution de problèmes peuvent aider à résoudre les défis du cycle de vie de l’ingénierie de données.

2) Obtenir une certification

Les certifications améliorent la crédibilité et gagnent la confiance de l’employeur. Les certifications en ingénierie de données peuvent être obtenues auprès de plateformes éducatives crédibles comme Coursera et Udemy. Ils ont un curriculum pratique de haute qualité enseigné par des éducateurs qualifiés. Mais lisez les avis de cours et d’instructeurs avant de vous inscrire. Vous pouvez également visiter les profils LinkedIn de professionnels de l’ingénierie de données pour savoir quels sont les certificats qu’ils ont obtenus. Cela vous donnera une meilleure compréhension des outils ou des plateformes qui sont actuellement à la mode dans l’industrie.

3) Construire un portfolio d’ingénierie de données

Un portfolio est l’un des meilleurs indicateurs pour évaluer la compréhension d’un candidat du sujet. Créer plusieurs projets liés à la conception et au développement de bases de données peut vous distinguer des autres candidats. Le téléchargement de votre projet d’ingénierie de données sur GitHub et le partage d’un article de blog de démonstration sur des plateformes telles que LinkedIn ou Medium est une étape importante pour mettre en valeur vos compétences en données.

4) Obtenir un poste d’ingénieur de données de niveau débutant

Dans la plupart des cas, l’ingénierie de données n’est pas un poste de niveau débutant. Obtenir un poste de niveau débutant en tant qu’analyste de données peut être un bon début. Au fur et à mesure que vous gagnez de l’expérience et des compétences, vous pouvez évoluer vers un poste d’ingénieur de données.

Principales différences entre un ingénieur de données et un scientifique de données

Bien qu’il y ait certaines similitudes entre les compétences et les outils utilisés par les scientifiques de données et les ingénieurs de données, il y a certaines différences distinctes entre eux, qui sont les suivantes :

Le poste d’ingénieur de données arrive 7e dans le classement de Glassdoor des 50 meilleurs emplois en Amérique pour 2022. À mesure que les rôles de données dans l’organisation axée sur les données deviennent plus clairs, la demande d’ingénieurs de données continuera d’augmenter.

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