À l’heure actuelle, il existe des experts par milliers, par dizaine de milliers qui travaillent avec d’énormes quantités de données. Ils sont chargés de définir, développer, mettre en place et entretenir les outils et infrastructures utilisés dans l’analyse de près de 2,5 Exaoctets (Eo) de données générées quotidiennement aux quatre coins du globe. L’objectif est qu’ils les rendent utiles dans différents secteurs. Ces professionnels du Big Data sont bien entendu les Data Engineers.
Les offres d’emploi pour les Ingénieurs de données se multiplient en fonction de la quantité de données produite annuellement. Et plus les flux d’informations sur Internet sont importants, plus leur travail l’est. Beaucoup se ruent alors sur les formations pour devenir un Data Engineer.
Les études pour devenir Data Engineer
Dans très peu de pays, un Data Engineer peut aspirer à une très belle carrière dans le domaine du Big Data. Et les différentes spécialisations d’ingénierie des données sont assez nombreuses. En effet, un Ingénieur des données peut avoir un titre spécifique à ses tâches : développeur Hadoop, développeur ETL, développeur BI, architecte technique, ingénieur en entreposage de données (Data Warehouse), ingénieur logiciel en science des données et ingénieur en données quantitatives pour n’en citer que quelques-uns.
Pour être un Ingénieur des données, les connaissances seront plus importantes que le diplôme. En ce sens, une formation est souvent considérée par les entreprises comme un bagage plus que suffisant pour qu’un candidat puisse intégrer leur équipe dédiée au Big Data. C’est l’une des raisons pour lesquelles il est tout à fait possible de devenir data engineer après un bootcamp. Il s’agit d’un type de formation formelle où les élèves acquièrent rapidement des connaissances en architecture système, en programmation et en configuration des bases de données.
Les compétences à développer pour être un bon Data Engineer
Pour réussir à devenir un Data Engineer, de nombreuses compétences techniques pertinentes doivent être maîtrisées. Outre celles acquises durant une formation en bootcamp, un Ingénieur des données est en apprentissage perpétuel, car les technologies et systèmes évoluent constamment.
En plus des compétences administratives et communicatives qu’il doit posséder, certaines compétences techniques doivent être développées et entretenues tout au long de sa carrière :
· Hadoop
· Hive
· Java
· Scala
· Spark
· Kafka
· SQL et NoSQL
· Python
· Plateformes Cloud telles qu’AWS
· Algorithmes et structures de données
· Systèmes distribués
· ElasticSearch
· Entreposage de données et outils ETL
· Apprentissage automatique
· UNIX, Linux et Solaris
L’expérience dans la gestion de ces programmes est importante et elle ne s'acquiert pas durant un cursus en Data Engineer. Des formations spécialisées et des projets Big Data dans un environnement d’entreprise sont particulièrement enrichissants. Ils permettent de comprendre suffisamment ces langages de programmation et outils d’ingénierie de données courants.
Les différentes étapes pour devenir un Data Engineer
Il n’y a pas de chemin unique, mais il existe des chemins conventionnels pour devenir un Data Engineer. Voici quelques suggestions.
Maîtriser la programmation
Il est important de saisir le fait que le Data Engineer est à l’intersection du génie logiciel et de la science des données. Ainsi, avant de passer à l’ingénierie des données, il faut maîtriser l’ingénierie logicielle.
La première étape consiste alors à acquérir des compétences fondamentales en programmation. La norme de l’industrie s’articule principalement autour de deux technologies : Python et Scala.
En savoir plus sur l’automatisation et les scripts
Un Data Engineer doit savoir automatiser les tâches, car bon nombre d’entre elles peuvent être fastidieuses ou doivent être effectuées fréquemment. Si une tâche prend trop de temps, son premier réflexe est de l’automatiser. Il doit apprendre à gérer des programmes comme Apache Airflow pour développer des capacités de script et programmer des workflows d’ingénierie de données.
Comprendre les bases de données à sa disposition
Un Data Engineer doit comprendre le langage SQL aussi bien que sa langue maternelle. Et pour cause, c’est la langue établie et elle ne disparaîtra pas de sitôt. SQL est un beau langage déclaratif.
Il existe plusieurs langages informatiques. Mais un Ingénieur des données n’a pas besoin de tous les connaître. Ce qui est sûr, c’est qu’il devra se familiariser avec PostgreSQL et MySQL.
D’autre part, un Data Enginner doit également apprendre à modéliser des données dans des bases de données transactionnelles (OLTP) et des bases de données analytiques (OLAP). Enfin, il doit comprendre comment les données non structurées ont été traitées sur des systèmes de gestion de bases de données comme MongoDB.
Connaître les techniques de traitement des données
Une fois que les bases du traitement des données sont acquises, l’étape la plus difficile est la maîtrise des différentes techniques de traitement des données. À ce stade, il est important de :
· Apprendre à traiter des macro-données par lots (Apache Spark).
· Apprendre à traiter les flux de données du Big Data (Apache Kafka ou Apache Flink).
· Apprendre à charger le résultat dans une base de données cibles (bases de données MPP).
Programmer ses flux de travail
Enfin, la dernière étape consiste à programmer régulièrement le travail de traitement. Pour ce faire, un Data Engineer peut utiliser CRON ou Apache Airflow qui est un outil de planification des flux de travail de data engineering. Il lui est également possible d’utiliser Airflow pour organiser des tâches qui effectuent un traitement parallèle à l’aide d’Apache Spark ou de tout autre outil de l’écosystème du Big Data.