Quelles sont les compétences requises pour être un Data Engineer en 2024 ?

Découvrez les compétences clés du Data Engineer en 2024: maîtrise des bases de données, programmation, cloud computing, et bien plus.

Antoine Grignola
Co-fondateur de DataBird
Mis à jour le
30/5/2024

Compétences Data Engineer : Quelles sont les compétences qu'un Data Engineer doit posséder ?

Le Data Engineer occupe une place centrale dans le département data des organisations. Grâce à lui, les experts data (Data Scientist, Data Analyst…) peuvent exploiter des données fiables et de qualité. Et ainsi réaliser le travail qui leur est demandé.

Le Data Engineer est le bâtisseur de l’équipe Data.

Son rôle est de concevoir, développer et gérer les infrastructures et systèmes de données au sein de l’entreprise. Le but de son travail est d’optimiser la collecte, le stockage ainsi  que la gestion des données avec les outils qu'un Data Engineer peut avoir à disposition.

Forcément, une telle mission demande de fortes compétences techniques et personnelles.  

C’est ce que nous allons voir, dans cet article.

Fiche Métier Data Engineer

Les 5 compétences techniques (Hard Skills) qu’un Data Engineer doit avoir

Les 5 compétences Hard Skill à mettre sur son CV de Data Engineer
Les 5 compétences Hard Skills à mettre sur son CV de Data Engineer

Coder à travers différents langage de programmation

Un Data Engineer doit avoir une solide maîtrise des langages de programmation tels que Python, Java, Scala, ou SQL. Ces outils / langages sont essentiels pour manipuler, transformer et analyser les données.

Concevoir et gérer des bases de données

Une solide compréhension des bases de données relationnelles et non relationnelles est nécessaire pour un Data Engineer. Cela inclut la conception de schémas de bases de données, l'optimisation des requêtes SQL, et la gestion des performances des bases de données.

Modéliser des données

Le Data Engineer utilise une variété de modèles de données pour organiser et structurer la data en fonction des besoins spécifiques du projet. 

Les modèles couramment utilisés incluent les modèles relationnels, les modèles dimensionnels (tels que les modèles en étoile ou en flocon), ainsi que d'autres structures de données plus spécialisées selon le domaine d'application.

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Il assure également la normalisation des données pour assurer la cohérence et la qualité de celles-ci.

Appliquer des concepts d’intelligence artificielle (IA)

Le Data Engineer contribue à l'application des concepts d'intelligence artificielle (IA) de plusieurs manières :

  • En construisant des pipelines robustes pour collecter, nettoyer et transformer les données en formats adaptés à l'entraînement des modèles d'IA.
  • En participant à l'ingénierie des fonctionnalités, en identifiant et en extrayant des caractéristiques pertinentes à partir des données brutes.
  • En optimisant les performances des modèles d'IA grâce à l’identification des goulots d'étranglement dans les pipelines de données ou dans l'infrastructure informatique, et en proposant des solutions pour améliorer l'efficacité et la scalabilité des systèmes.

Gérer un projet data dans sa globalité

Pour réussir la mission qui lui incombe, le Data Engineer doit être en mesure de gérer des projets data en totale autonomie. Cela lui demande de réaliser : 

  • La définition des objectifs du projet, 
  • L'évaluation des ressources nécessaires, 
  • La création d'un plan d'action détaillé, 
  • La supervision de l'avancement du projet 

Cette compétence en gestion de projet est inhérente au métier de Data Engineer. Sans elle, impossible de tenir les engagements formulés auprès de la direction !

Les 5 compétences relationnelles (Soft Skills) qu’un Data Engineer se doit d’avoir !

Les 5 compétences Soft Skills à mettre sur son CV de Data Engineer
Les 5 compétences Soft Skills à mettre sur son CV de Data Engineer

Communiquer de manière claire et efficace

Un Data Engineer doit être capable de communiquer clairement et efficacement avec différentes parties prenantes, y compris les membres de l'équipe, les clients, les responsables et les utilisateurs finaux. Il doit donc être en mesure d’expliquer des concepts techniques de manière compréhensible et de synthétiser les informations.

Travailler en équipe

Travailler en équipe est souvent essentiel dans les projets de données. Un Data Engineer doit être capable de collaborer efficacement avec d'autres membres de l'équipe, tels que les Data Scientists, les Data Analystes et les Développeurs logiciels, pour atteindre les objectifs du projet. Cela implique la capacité à écouter activement, à partager des idées et à résoudre les conflits de manière constructive.

S’adapter au changement

Le domaine des données est en constante évolution, avec de nouvelles technologies, outils et méthodologies qui émergent régulièrement. Un Data Engineer se doit de s'adapter rapidement aux outils et changements ; et de maintenir ses compétences à jour pour rester compétitif dans son domaine.

Être organisé

Travailler dans un environnement de données peut être dynamique et exigeant. Un Data Engineer doit gérer son temps de manière efficace, prioriser les tâches en fonction des objectifs du projet et respecter les échéances fixées.

Avoir un esprit critique

Le Data Engineer est souvent confronté à des problèmes complexes liés à la gestion et à l'analyse des données. Il doit être capable d'analyser ces problèmes de manière critique, de rechercher des solutions efficaces et de les mettre en œuvre de manière intelligente.

Comment acquérir ces compétences ?

Formation Data Engineer

En France, de nombreuses formations pour devenir Data Engineer existent. Master, bachelor, certification professionnelle, mooc en ligne… Toutes peuvent vous aider à apprendre les bases du métier.

Cependant, toutes ne vous aideront pas à atteindre votre objectif professionnel.

Selon votre profil et votre situation, certaines formations sont plus adaptées que d’autres.

  • Vous êtes encore étudiant ? Optez pour un master. Cela vous permettra de découvrir l’univers de la data et de construire tranquillement votre projet professionnel.
  • Vous êtes un professionnel en activité et vous souhaitez vous reconvertir ? Optez pour une formation professionnelle, telle qu’un bootcamp. Vous apprendrez rapidement le métier de Data Engineer.

Auto-Formation

Si vous disposez de temps et que vous n’avez pas beaucoup d’argent, s’auto-former peut être une bonne stratégie d’apprentissage. En 2024, de nombreuses ressources pédagogiques sont disponibles en ligne, notamment via des chaînes youtube, forums, communautés d’apprentissage, blogs…

L’auto-formation sera suffisante pour découvrir les bases du métier et son environnement de travail. En revanche, vous serez limité pour devenir un vrai expert du sujet.

Qu’est ce qu’un Data Engineer ?

Quel est le rôle du Data Engineer ?

Le rôle du Data Engineer est de développer et gérer l'infrastructure nécessaire pour collecter, stocker, traiter et distribuer les données au sein d'une organisation. 

Comment se former au Data Engineering ?

Si le métier de Data Engineer vous intéresse réellement, et que vous êtes déterminé pour exercer ce métier, alors nous avons la solution pour vous.

Le Bootcamp Data Engineer de DataBird.

Une formation professionnelle organisée autour de travaux pratiques, à un rythme intensif pour changer de métier ou évoluer dans sa carrière data. En 12 semaines seulement.

Ce format de formation est le plus efficace quand on veut se former à un métier.

Les participants apprennent des compétences clés du métier de Data Engineer via des projets d’entreprises réelles. Sous la bienveillance d’experts métiers, reconnus sur la scène data française.

Le bootcamp Data Engineer prépare au monde professionnel et vous aide à trouver un emploi.

Pour en savoir plus, venez discuter avec nos experts Data. Ils se feront une joie de vous conseiller au mieux, selon votre parcours et vos envies.

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