Data Engineer : nos conseils pour réussir votre reconversion

“Avec l'arrivée d'outils performants et de librairies de plus en plus et accessibles, concevoir des modèles de machine learning devient une tâche de moins en moins compliquée. En revanche, industrialiser les modèles et suivre leur cycle de vie est devenu un enjeu critique.”

Anis Zakari,Data Scientist et Machine Learning Engineer

Pourquoi devenir Data Engineer ?

Le métier de Data Engineer est un métier d’avenir ! Selon une étude faite par Dice Tech Job Report, l'ingénierie des données fait partie des emplois qui connaissent la croissance la plus rapide dans le secteur de la Tech ces dernières années, avec plus de 50% d’offres supplémentaires pour ce poste chaque année.

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Cette forte demande pour le métier de Data Engineer sur le marché de l’emploi est aujourd’hui corrélée à une rémunération plus importante que les autres postes du secteur de la Tech. Ainsi en France, le salaire moyen d’un Data Engineer junior est de 45 000€ brut par an en 2023, soit environ 3 750€ bruts par mois selon la région dans laquelle vous souhaitez travailler. Cette rémunération est amenée à rapidement augmenter avec l’expérience pour atteindre jusqu’à 85 000€ brut par an pour un poste senior dans une grande entreprise.

Si vous êtes désireux de monter en compétences techniques, de mettre en place des bases de données, ainsi que de mettre en production des modèles de machine learning, le Data Engineer est le job idéal pour vous !

Quelles perspectives d’évolution envisager pour un Data Engineer ?

Pour un Data Engineer, les perspectives d'évolution sont très nombreuses après quelques années de travail en entreprise. En moyenne, le Data Engineer obtient le statut de senior au bout de 5 ou 6 ans d’expérience. À ce niveau, vous avez la possibilité d’évoluer sur des postes comme Sales Engineer et Lead Sales Engineer, ou des métiers plus techniques tels que Solution Engineer et Lead Solutions Engineer.

Au cours de votre carrière dans la Data, si vous êtes intéressés pour monter en compétence et obtenir de plus grandes responsabilités en tant que manager, vous pouvez également choisir de prendre la tête d’une équipe de Data Engineers et/ou de Data Architects. 

En tant que Data Engineer, la clef de votre ascension professionnelle réside dans votre motivation et dans votre capacité à vous montrer proactif dans les missions qui vous sont confiées. C’est ce que nous a partagé Inès Donikian, Data Engineer que nous avions interviewé sur son parcours et ses missions lorsqu’elle était en poste chez Papernest.

Quelles compétences et qualités sont requises pour réussir sa reconversion en data engineering ?

Les compétences requises d’un Data Engineer sont parmi les plus diversifiées des métiers de la Tech. Voici quelques exemples de hard skills que les recruteurs cherchent à l’heure actuelle pour un profil de Data Engineer :

• Travailler l'architecture et la structure des données
• Recueillir, organiser, stocker et requêter proprement les données
• Automatiser des tâches et mettre en production les algorithmes développés
• Réaliser le traitement des flux de données en temps réel
• Avoir des connaissances en data visualisation et machine learning

Par conséquent, si vous souhaitez vous reconvertir en Data Engineer, il faut vous assurer de suivre des formations et des cours adaptés aux missions qui peuvent vous être proposées. Les enseignements de niveau professionnel vous aideront à monter en compétences sur des outils du type :

• Cloud : Microsoft Azure, AWS ou Google Cloud Platform
• Base de données : MySQL, Oracle, Microsoft SQL Server
• Big Data : Hadoop, HIVE, MongoDB ou Spark
• Exploration, Transformation et Ingestion de données (outils d'ETL comme Talend)

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Quelle formation data choisir pour devenir Data Engineer ?

Il existe différentes formations en ingénierie des données qui vous permettront d’acquérir les compétences nécessaires pour vous reconvertir en Data Engineer.

Il est possible de les regrouper en deux catégories distinctes mais amenées à se compléter pour vous assurer une longue carrière d'Ingénieur des données : d’une part, les formations généralistes en Data, réalisées en Bootcamp, à distance ou à l’Université. D’autre part, les certifications professionnelles, indispensables aux yeux des employeurs pour remplir des missions spécifiques au Data Engineer.

Les formations généralistes : en Bootcamp, On demand ou à l’Université

Les formations généralistes vous offrirons une vue d’ensemble sur le métier de Data Engineer et vous permettront d'acquérir les hard skills recherchés par les recruteurs. La formation en Data Engineering proposée par Jedha vous fournira la compréhension et les compétences indispensables pour devenir un professionnel expérimenté, prêt à travailler en entreprise. Vous apprendrez par exemple à déployer et développer des applications d’IA, à faire évoluer vos modèles de Machine Learning ou Deep Learning ainsi qu’à les automatiser et les monitorer. Avec un suivi pédagogique individuel et personnalisé, nos coachs spécialistes en Data vous accompagneront dans votre reconversion professionnelle.

Pour se former au métier de Data Engineer en suivant une formation généraliste, trois options s’offrent à vous :

• Suivre une formation accélérée en Bootcamp qui vous permet de concentrer votre apprentissage sur une courte durée. Avec un rythme intensif de 112h sur trois semaines, nos cours sont conçus pour mixer 70% de pratique et 30% de théorie. Avec nos coachs, vous pourrez acquérir les bases du métier de Data Engineer en assistant aux différents enseignements en présentiel sur un de nos 19 campus. Au sein d’une promotion à taille humaine, vous apprendrez à construire un pipeline data, à gérer les applications les plus utilisées par les professionnels et à automatiser les modèles de Machine Learning.
  

• Suivre une formation à votre rythme On Demand, qui s’adapte à vos contraintes professionnelles comme personnelles. Cette option est pour vous si vous êtes actuellement en poste ou si vous souhaitez garder un maximum de flexibilité pour vous former. Avec 112h de cours en ligne à répartir librement sur huit semaines, cette formation à distance est accessible partout dans le monde. Notre plateforme d’e-learning JULIE a été conçue par nos soins pour vous permettre de progresser en toute autonomie avec des leçons enregistrées, des exercices corrigés et un projet personnel à réaliser. Et en cas de besoin, un coach est toujours disponible pour vous accompagner !
  

• Vous inscrire dans un cursus universitaire en reprise d’études dans la Tech ou en génie logiciel avec une spécialisation en ingénierie des données. 

Si vous êtes à la recherche d’une formation plus axée sur la théorie et qui vous délivre un diplôme de niveau Bac +5, c’est cette voie qu’il faut choisir ! Attention tout de même, cette option est souvent longue et coûteuse en plus d’être difficilement aménageable avec une activité professionnelle. Selon les universités, vous avez la possibilité de réaliser des stages ou des alternances en data qui pourront aider par la suite lors de votre recherche d’emploi.

Les certifications professionnelles

Pour être embauché en tant que Data Engineer, certains professionnels demandent aux candidats de prouver leur niveau de compétence sur des outils spécifiques au secteur de la Data en obtenant des certifications professionnelles. Ces certifications s’acquièrent en suivant une formation de haut niveau dispensée par des experts des outils concernés, sanctionnée par un examen final. À l’international, les plus répandues en data engineering sont les certifications Google Professional Data Engineer, Cloudera Certified Associate, ou encore AWS Certified Big Data.

Ainsi, pour s’assurer une reconversion réussie en Data Engineering il est aujourd’hui nécessaire de suivre une formation. D’une part, pour acquérir les compétences et maîtriser les savoir-faire essentiels à la pratique de ce métier. D’autre part, pour répondre aux exigences des recruteurs sur certaines missions spécifiques en obtenant des certifications professionnelles. À terme, ces deux types de formations sont donc complémentaires pour exercer le métier de Data Engineer et évoluer dans ce type de poste en entreprise.

Pour résumer, le choix du cursus à suivre pour parvenir à votre reconversion dans la Data est donc à faire en fonction de votre formation antérieure, de votre expérience professionnelle et de votre situation personnelle, et enfin de votre objectif de carrière en tant que futur Data Engineer.

Comment financer sa reconversion en Data Engineering ?

Quel que soit votre âge, votre situation personnelle ou professionnelle, il existe de nombreuses options pour financer un projet de reconversion. Nous en avons listé 5 :

• Le CPF (Compte Personnel de Formation)
• Pôle emploi
• Les aides publiques régionales
• Le financement d’entreprise
• L’autofinancement
  

Chez Jedha, en plus de vous laisser le choix dans votre mode de financement, nous vous offrons des facilités de paiement : choisissez de payer votre formation professionnelle en plusieurs fois ou souscrivez à un prêt étudiant à taux préférentiel avec la Société Générale.

Vous hésitez à vous reconvertir dans la Data car vous ne savez pas comment financer une formation professionnalisante ? Contactez notre équipe d'admissions et nous vous guiderons dans vos démarches !

Conclusion

Si vous aimez concevoir et maintenir des systèmes de gestion de données, collecter et gérer des bases de données ou encore mettre en production des modèles d'apprentissage automatique, alors le métier de Data Engineer est fait pour vous ! 

Comme nous l’avons vu, ce poste très recherché nécessite des compétences techniques avancées pour pouvoir assurer en toute autonomie les missions qui vous seront confiées en entreprise, tout particulièrement dans les domaines suivants :

    1. Programmation

    2. Technologies Big Data

    3. Conception et architecture de la base de données

    4. Concepts MLOps

    5. SQL

Afin de vous reconvertir en Data Engineer, il est recommandé de suivre une formation complète de haut niveau reconnue par les professionnels. La formation en Data Engineering proposée par Jedha vous permettra de trouver rapidement et sans difficulté un poste à responsabilité très bien rémunéré.

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Questions fréquentes à propos de la reconversion en Data Engineer 

Qu’est-ce que le Data engineering ?

Le Data engineering, aussi appelé Ingénierie des données, est la pratique qui consiste à construire des systèmes pour collecter, stocker et exploiter des flux de données à grande échelle.

Le Data Engineer (ingénieur de données) est amené à créer des systèmes qui servent à gérer et à convertir les données brutes en informations utilisables par les Data Analysts et Data Scientists. Leur objectif principal est ainsi de rendre les données accessibles de manière à permettre l’évaluation et l'optimisation des performances de l’entreprise.

Comment se reconvertir en Data Engineer ? 

Pour se reconvertir en Data Engineer, il est essentiel de suivre une formation en Data au sein d’un bootcamp, en ligne ou à l’université. Cette formation assure la maîtrise de l’ensemble des compétences techniques recherchées par les recruteurs (bases de données, stockage de données, programmation, etc.). Elle permet également d’apprendre à gérer les outils les plus utilisés par les professionnels (Hadoop, Spark, etc.).

Quelle est la différence entre un Data Scientist et un Data Engineer ?

Le travail du Data Scientist se concentre sur l'analyse de données et la prédiction. Le Data Engineer est lui responsable de la construction et de la maintenance des systèmes de stockage, du traitement et de l’accès aux données. Ces deux métiers requièrent une excellente connaissance du requêtage des bases de données en utilisant SQL et de la programmation statistique. Le Data Engineer possède généralement de plus grandes compétences techniques, et doit impérativement maîtriser les technologies Cloud et Big Data.

Quels sont les avantages à être Data Engineer en freelance ?

En tant que Data Engineer, il y a de multiples avantages à travailler en freelance : 

• Une plus grande flexibilité de son temps de travail
• La diversité des clients et des missions
• Une rémunération souvent plus élevée que celle d’un salarié

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