Devenir Data Engineer : nos conseils pour une reconversion réussie !

En effet, le métier dont le manque de talent est grandissant est le Data Engineer. Le métier de Data Engineering est, par exemple, un domaine de plus en plus demandé sur le marché de travail. Un métier qui évolue continuellement avec les différentes nouvelles ressources.

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“On le voit d’ailleurs aujourd’hui avec l’émergence du métier de Machine Learning Engineer. Il lui est demandé d’avoir des compétences de Data Scientist pour construire des algorithmes de Machine Learning, mais aussi de Data Engineer pour mettre cet algorithme en production.”

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Ainsi, l’ingénierie des données attire des étudiants et des personnes en reconversion professionnelle qui désirent travailler dans un secteur en constante évolution ! On vous donne les clés pour vous lancer sereinement dans votre reconversion professionnelle.

Qu’est-ce que le Data engineering ?

La Data Engineering, aussi appelé l'ingénierie des données, est la pratique qui consiste à construire des systèmes pour : 

• Collecter ; 
• Stocker ;
• Analyser des données à grande échelle.

Les Data Engineers (ingénieurs de données) créent des systèmes qui servent à gérer et à convertir les données brutes en informations utilisables par les Data Analysts ou par les Data Scientists. Leur objectif ultime est de rendre les données accessibles afin que les organisations puissent les utiliser dans le but d’évaluer et d’optimiser leurs performances.

Pourquoi devenir Data Engineer ?

C’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, avec une croissance de la demande de plus de 50% d'une année sur l'autre.

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Cette demande élevée s’accompagne également d’un salaire plus important ! En France, le salaire moyen d’un Data Engineer junior est d’environ 45.000€ par an, selon la région dans laquelle vous souhaitez travailler.

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 en tant que Data Engineer ?

Pour un Data Engineer les perspectives d'évolution sont immenses ! 

Un Data Engineer a le statut de senior au bout de 5 ou 6 ans d’expérience et si vous le désirez, vous avez la possibilité d’évoluer sur des postes tels que :

• Solution Engineer et le Lead Solutions Engineer (des positions plus techniques).
• Sales Engineer et Lead Sales Engineer (des positions moins techniques).

Votre implication et votre motivation restent votre valeur ajoutée à apporter aux projets sur lesquels vous travaillez ! Et si jamais vous êtes intéressés à monter en compétence, et à évoluer professionnellement avec des responsabilités supplémentaires en tant que manager, vous pouvez aussi prendre la tête  d’une équipe de Data Engineers et/ou de Data Architects. La clé pour évoluer professionnellement pour un Data Engineer est la proactivité !

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

Les compétences requises d’un Data Engineer sont parmi les plus variables ! Ce ne sont que quelques exemples de hard skills que les entreprises cherchent à l’heure actuelle chez un Data Engineer : 

• Travailler l'architecture et la structure des données ;
• Recueillir, organiser, stocker et requêter proprement les données ;
• Automatiser des tâches ;
• Réaliser du traitement des données en temps réel ;
• Avoir des connaissances basiques en data visualisation et machine learning, etc.

Par conséquent, si vous souhaitez vous reconvertir en Data Engineer, il faut bien s’assurer que vous allez suivre des formations et des cours adaptés, qui vous aident 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 (i.e. : 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 ce métier. Voici quelques options :

• Les formations en ligne : Il existe de nombreuses plateformes en ligne qui offre des cours en data engineering, telles que Jedha, Udemy, etc.
• Les certifications professionnelles : Les certifications telles que Google Professional Data Engineer, Cloudera Certified Associate, ou encore AWS Certified Big Data vous  aideront à démontrer vos compétences en data engineering.
  

Formations accélérées - Bootcamp Data Engineer

Vous êtes intéressé•es d’acquérir des connaissances techniques rapidement ? Alors ce type de formation est pour vous ! Les formations accélérées concentrent l’apprentissage sur une courte durée, ce qui permet des progrès plus rapides. En plus, la contribution directe d’experts va augmenter vos chances de réussite lors des travaux pratiques que vous allez avoir l’occasion de faire.

Si vous voulez apprendre comment déployer et développer des applications d’IA, comment faire évoluer vos modèles de Machine Learning ou Deep Learning, ainsi que de les automatiser et les monitorer, notre formation accélérée Data Lead est un bon moyen d'acquérir les hard skills adaptés au besoin des sociétés qui gèrent des infrastructures complexes et qui ont besoin d’utiliser des outils comme Docker et Kubernetes.

Chez Jedha, on vous propose de suivre vos cours en ligne si vous le souhaitez. Grâce à notre plateforme JULIE, vous avez accès à vos cours à vie, ce qui peut également vous être utile une fois en entreprise, car oui, on vous laisse la possibilité d'apprendre même après Jedha.

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Formation universitaire - Data Engineering

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Les programmes universitaires dans le domaine de la Tech ou en génie logiciel avec une spécialisation en ingénierie des données sont une excellente option pour acquérir une formation. Si vous êtes à la recherche de plus de théorie, penchez-vous sur le sujet ! Prenez également en compte que les formations universitaires sont pour les personnes à la recherche d'un apprentissage long (sur plusieurs mois). Selon les universités, vous avez la possibilité de réaliser des stages, ou des alternance en data.

Comment financer sa reconversion en data engineering ?

Rassurez-vous, il existe de nombreuses façons de financer un projet de reconversion professionnelle, quelque soit votre âge. En voici 5 :

• Aides publiques : vous pouvez vous renseigner auprès de votre région pour connaître toutes les aides auxquelles vous avez droit.
• Financement par votre entreprise : si vous effectuez une reconversion professionnelle, vous avez la possibilité de demander à votre employeur de vous financer votre formation. C’est un gain pour vous, mais aussi pour votre entreprise.
• Facilités de paiement : choisissez de payer votre formation professionnelle en plusieurs fois.
• CPF : malgré les nouvelles réticences au sujet du CPF, il reste l’un des financements les plus utilisés. Jedha vous accompagne pendant votre procédure.
• Pôle emploi : vous avez également la possibilité de prendre rendez-vous avec votre conseillé Pôle Emploi afin de demander le financement. Une fois votre demande effectuée, Jedha s’occupe du reste.

D'ailleurs, l'équipe de Jedha vous accompagne dans votre projet. 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 rôle de Data Engineer ou d'ingénieur de données est fait pour vous ! Ce rôle est un poste plus technique qui nécessite des connaissances avec :

    1. SQL

    2. Programmation

    3. Technologies Big Data

    4. Conception et architecture de la base de données

    5. Concepts MLOps

Avec une croissance de la demande sur le marché de plus de 50% d'une année sur l'autre, vous allez certainement trouver votre place en tant que data engineer.

Si vous êtes motivés pour faire une reconversion et devenir data engineer, vous n’avez plus qu’à suivre une formation adaptée. Notre formation accélérée Data Lead vous offre une option complète pour vous accompagner dans la préparation de votre avenir professionnel et acquérir les compétences demandées par autant d’entreprises.

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Questions fréquentes à propos de la reconversion en Data Engineer 

Comment se reconvertir en Data Engineer ? 

Pour se reconvertir comme Data Engineer, il est conseillé de suivre une formation en ligne, au sein d’un bootcamp ou encore à l’université. Cela vous permettra de maîtriser les compétences techniques requises (ex : les bases de données, le stockage de données, la programmation, etc.), ainsi que les outils populaires (comme Hadoop, Spark, etc.). Ces formations vont permettre de témoigner votre intérêt pour le domaine par l'intermédiaire d’une certification reconnue, ainsi que vont vous donner la possibilité de pratiquer les connaissances acquises par des travaux pratiques et par la réalisation des projets spécifiques que vous pourrez présenter ensuite à vos recruteurs.

Data scientist vs. Data Engineer : quelle est la différence ?

Le travail des Data Scientists se concentre sur l'analyse de données et la prédiction. À l’inverse, les data engineers sont plutôt chargés de la construction et de la maintenance de systèmes de stockage, de traitement et d’accès aux données. Les deux domaines nécessitent d’avoir une excellente connaissance de requêtage des bases de données en utilisant SQL, ainsi que de la programmation statistique. Néanmoins, les Data Engineers sont plus techniques et ils doivent connaître en plus des technologies cloud et big data.

Quels sont les avantages d’être Data Engineer en freelance ?

Il y a de multiples avantages à travailler en freelance lorsque l’on est data engineer :

• Vous bénéficiez d’une grande flexibilité horaire ;
• Vous avez la possibilité de travailler sur des projets très différents pour de nombreux clients ;
• La rémunération d’un freelance est souvent plus élevée que celle d’un salarié.