Alors que le nombre de données créées et utilisées croît de façon exponentielle, la complexité de leur collecte, tri et analyse n’en est que grandissante. C’est pourquoi les entreprises centrent leur intérêt vers des profils bien spécifiques - Data Analyst, Data Scientist ou encore Data Engineer par exemple - pour pouvoir prendre des décisions stratégiques de plus en plus axées sur les données (data driven).
On constate alors une double tendance :
Le terme Big Data est utilisé pour définir un grand ensemble de données complexes provenant de sources hétérogènes et nouvelles. On le définit par trois “V” : Volume, Vitesse et Variété. Ce sont des données variées, qui arrivent dans des volumes importants et croissants, à une vitesse élevée. De nos jours, tellement de données sont produites qu'un logiciel de traitement de données traditionnel ne pourrait pas traiter ces dernières.
À noter que le Big Data touche absolument tous les domaines : de la science au marketing, en passant par l’éducation, l’environnement, la santé, et bien d’autres…
L’objectif principal du Big Data est de permettre aux entreprises de pouvoir tirer profit des nouvelles données qui sont produites chaque jour. De ce fait, le Big Data est source de nouveaux besoins et de nouveaux métiers.
Il existe une variété de métiers du Big Data. Parmi eux, nous pouvons citer les postes suivants :
Mais aujourd’hui, nous allons nous intéresser à un métier Big Data en particulier : celui du Data Engineer.
L’une des missions du Data Engineer est de construire l’architecture du système Big Data, notamment ce que l’on appelle les pipelines ETL*. Son rôle est de s’assurer de la collecte, la manipulation, la transformation et le stockage des données de différentes sources. Les principaux enjeux auxquels il fait face sont :
Pour rendre cela possible, il va développer des outils qui permettent de :
Tout simplement, le Data Engineer incarne un rôle central parmi les métiers de la Data, puisqu’il prépare le terrain pour que :
Le Data Engineer est donc en collaboration directe avec les autres métiers de la Data, mais également avec les clients afin de trouver la solution la plus adaptée pour répondre à leurs besoins.
➡️ Et pour aller plus loin, consultez notre article : Data analyst vs Data scientist : quelles différences ?
Un pipeline ETL est un ensemble de processus qui comprennent :
Les pipelines ETL servent notamment à prendre des décisions rapides et de qualité.
Comme on a pu le voir plus haut, les Data Engineers font partie des métiers phares du Big Data.
Pour devenir Data Engineer, on peut provenir de différents environnements :
Si l’on provient d’un environnement plutôt orienté Data, se former à la Data Engineering permet de se spécialiser dans le Big Data en incarnant les rôles de…
… tout en explorant les contrées du développement informatique !
Si l’on provient d’un environnement plutôt orienté Dev, on constate que les métiers du Big Data deviennent plus ouverts et accessibles aux profils qui disposent d’un bagage informatique. En effet, de plus en plus d’entreprises cherchent des profils qui revêtent la double casquette Développement informatique / Data, qui représente une compétence clé très prisée, puisqu’elle permet :
Par exemple, un bon Développeur backend peut devenir Data Engineer, car nous retrouvons les mêmes technologies que celles que les développeurs utilisent en développement backend.
Si l’on provient d’un environnement plutôt orienté Sales/Marketing, se former à la Data Engineering permet de se spécialiser dans le métier de Growth Engineer. Ce dernier, pourtant essentiel au sein d’une équipe Growth, est encore assez méconnu. Pour faire simple, un Growth Engineer est profil transverse. Selon sa spécialisation (business ou marketing), il va :
Selon Clémentine Jobs :
L’écart entre ces chiffres peut bien évidemment varier selon…
Si cet article vous a donné envie de devenir Data Engineer, il existe des programmes comme la formation Data Engineer en alternance de la Wild Code School qui vous permettront d’acquérir les compétences nécessaires pour exercer ce métier à la fin de votre parcours.
Pour être un bon Data Engineer, il est nécessaire de savoir…
Ça tombe bien ! La Wild Code School peut vous apporter toutes ces compétences avec sa nouvelle formation Data Engineer en alternance d’un an. En plus des hard skills cités ci-dessus, vous développerez également les soft skills nécessaires, comme…
Plus besoin de se former des années et des années ou d’avoir un master pour devenir Data Engineer et obtenir un bac+4 !
Aujourd’hui, les formations courtes permettent d’acquérir des bases solides pour être employable rapidement et prédisposer de l’expérience et des compétences nécessaires pour un marché du travail demandeur.
Ainsi, la Wild Code School cherche à rendre les métiers de la Data accessibles à tous en étoffant son offre de formations avec un programme en alternance d’un an en Data Engineering. De nombreux grands groupes, PME et start-ups, nous font déjà confiance et recrutent des profils Data au sein de notre école : Dataiku, Malt, Auchan, Decathlon, Keyrus, Betclic, Dailymotion, Teester, Criteo et bien d’autres !
“Nous croyons beaucoup à l’importance de la formation professionnelle continue. La capacité d’acquérir de nouvelles compétences est fondamentale dans le monde du travail que nous connaissons, surtout avec la diffusion de plus en plus large de l’IA et des métiers liés à la mise en valeur de la donnée. Les acteurs tels que la Wild Code School sont essentiels afin de permettre aux (jeunes) actifs de se former rapidement à ces nouveaux métiers et il nous semble donc important de nous y associer en complément de nos partenariats avec les acteurs plus traditionnels de l’enseignement supérieur”, déclare Gildas Fresneau, Senior Academic Program Specialist à Dataiku, lors d’une interview menée par la Wild Code School en septembre 2021.
Oui ! Il vous suffira de suivre l’un de nos deux parcours de formation :
En suivant une première formation de 5 mois en développement web ou data analyse, vous disposerez des pré-requis nécessaires pour passer à l’étape suivante et poursuivre votre parcours de formation :
Y a-t-il des pré-requis pour rejoindre l’une de ces deux formations ? Aucun ! Simplement une motivation débordante, et un état d’esprit caractérisé par la créativité pour trouver des solutions, l’envie de réussir et la capacité à travailler en équipe.
Alors candidatez dès maintenant à…
Bien entendu ! Notre formation Data Engineer est ouverte à deux types de publics :
En effet, l’objectif est de permettre à toute personne ayant déjà une expérience significative dans le développement web ou la data analyse de se spécialiser dans la Data Engineering et propulser sa carrière dans le Big Data.
À la fin de cette formation professionnelle, vous serez en mesure de :
En résumé, si vous hésitez encore à vous reconvertir dans la Data ou vous spécialiser dans ce domaine : n’attendez plus. C’est un secteur porteur et en plein essor, qui garantit un retour à l’emploi rapide.
Et si c’était vous, notre prochain talent tech ? Les paris sont lancés !
Pour plus d’informations au sujet de la Data, rendez-vous dans notre catégorie “Big Data” ou bien découvrez les parcours de nos Wilders en lisant leurs témoignages dans la catégorie dédiée.