L’ingénierie des données est la pratique consistant à concevoir et à construire des systèmes de collecte, de stockage et d’analyse des données à grande échelle. Il s’agit d’un vaste domaine qui trouve des applications dans presque tous les secteurs.
En plus de faciliter la vie des Scientifiques des données, travailler comme Data Engineer peut vous donner l’occasion de faire une différence tangible dans un monde où nous produirons 463 exaoctets par jour.
Que fait un ingénieur en données ?
Les ingénieurs en données travaillent dans divers contextes pour construire des systèmes qui collectent, gèrent et convertissent les données brutes en informations exploitables que les scientifiques des données et les analystes commerciaux peuvent interpréter. Leur objectif ultime est de rendre les données accessibles afin que les organisations puissent les utiliser pour évaluer et optimiser leurs performances.
Voici quelques tâches courantes que vous pourriez effectuer en travaillant en tant que data engineer :
- Collecter des données brutes en provenance de multiples sources dans une Data Warehouse (entrepôt de données) centralisée.
- Mettre en place un pipeline permettant d’automatiser les différentes étapes de l’acquisition de données, de l’extraction au stockage.
- Épauler les Data Scientists en leur fournissant des données prêtes à l’emploi.
Travailler dans de petites entreprises signifie souvent assumer une plus grande variété de tâches liées aux données dans un rôle de généraliste. Certaines grandes entreprises ont des ingénieurs de données qui se consacrent à la création de pipelines de données et d’autres qui se concentrent sur la gestion des entrepôts de données à la fois en alimentant les entrepôts en données et en créant des schémas de table pour savoir où sont stockées les données.
Pourquoi faire carrière dans l'ingénierie des données ?
Une carrière dans ce domaine peut être à la fois gratifiante et stimulante. Vous jouerez un rôle important dans la réussite d’une organisation, en facilitant l’accès aux données dont les analystes et les décideurs ont besoin pour effectuer leur travail. Vous ferez appel à vos compétences en programmation et en résolution de problèmes pour créer des solutions évolutives.
En outre, tant qu’il y aura des données à traiter, les Data Engineers seront en demande. En effet, Dice Insights a indiqué en 2019 que l’ingénierie des données est un des emplois les plus tendance dans l’industrie technologique, devançant les informaticiens, les concepteurs web et les architectes de bases de données. LinkedIn l’a répertorié comme l’un de ses emplois en hausse en 2021.
Quel est l’état actuel du recrutement en Sciences des données ?
Il y a 70% de plus de postes ouverts dans les entreprises en ingénierie des données par rapport à la science des données.
En effet, lorsque nous représentons la fréquence de chaque rôle lié aux données pour lequel les entreprises recrutent ? Le graphique ressemble à ceci :
Ce qui ressort immédiatement, c’est le nombre de rôles d’ingénieurs de données ouverts par rapport aux scientifiques de données traditionnels. Dans ce cas, les chiffres bruts correspondent à des entreprises qui embauchent environ 55 % de plus d’ingénieurs en données que de scientifiques en données et à peu près le même nombre d’ingénieurs en apprentissage automatique que de scientifiques en données.
Les ingénieurs en données sont de plus en plus demandés par rapport aux autres professions axées sur les données. Dans un sens, cela représente une évolution pour le domaine plus large.
Lorsque l’apprentissage automatique est devenu très populaire il y a 5 à 8 ans, les entreprises ont décidé qu’elles avaient besoin de personnes capables de faire des classifications sur les données. Mais ensuite, des frameworks comme Tensorflow et PyTorch sont devenus très performants, démocratisant la possibilité de se lancer dans l’apprentissage profond et l’apprentissage automatique.
UNE CARRIÈRE DANS LA DATA VOUS TEND LES BRAS !
UNE CARRIÈRE DANS LA DATA VOUS TEND LES BRAS !
Une reconversion dans le big data vous intéresse, mais vous ne savez pas par où commencer ?
Cela a banalisé les compétences en modélisation de données.
Aujourd’hui, le goulet d’étranglement pour aider les entreprises à mettre en production des idées d’apprentissage automatique et de modélisation est centré sur les problèmes de données.
Comment annoter les données ? Comment traiter et nettoyer les données ? Comment les faire passer de A à B ? Comment faire cela tous les jours et le plus rapidement possible ?
Tout cela revient à avoir de bonnes compétences en ingénierie.
De la même manière que nous avons des besoins physiques (nourriture et eau) avant les besoins sociaux (besoin de relations), les entreprises doivent satisfaire plusieurs exigences qui relèvent généralement de l’ingénierie des données.
En termes simples, il ne peut y avoir de science des données sans ingénierie des données.
L’ingénierie des données est le fondement de la réussite d’une entreprise axée sur les données.
Les entreprises se rendent compte de la nécessité des ingénieurs en données. D’où une demande croissante d’ingénieurs de données en ce moment. Ainsi, selon le rapport Data Science Interview d’Interview Query, le nombre d’entretiens en science des données n’a augmenté que de 10 % entre 2019 et 2020, alors que le nombre d’entretiens en ingénierie des données a augmenté de 40 % dans le même laps de temps !
Ajoutons également qu’il est extrêmement bénéfique de connaître les compétences en ingénierie des données en tant que scientifique des données.
A titre d’exemple, si vous êtes un analyste d’entreprise qui ne connaît pas SQL, vous devrez demander à un analyste de données d’interroger des informations chaque fois que vous voulez recueillir des informations, ce qui crée un goulot d’étranglement dans votre flux de travail.
De la même manière, si vous êtes un scientifique des données sans les connaissances fondamentales d’un ingénieur des données, il y aura certainement des moments où vous devrez compter sur quelqu’un d’autre pour réparer un pipeline ETL ou nettoyer des données au lieu de le faire vous-même.
Quel est le salaire du Data Engineer ?
L’ingénierie des données est également une carrière bien rémunérée. Le salaire moyen aux États-Unis est de 111 933 dollars, et certains ingénieurs de données gagnent jusqu’à 164 000 dollars par an, selon Glassdoor (juin 2021). Si l’on compare ce chiffre à d’autres fonctions liées aux données, comme celles d’analyste de données (68 000 dollars) ou d’administrateur de bases de données (81 444 dollars), on constate que les ingénieurs en données sont bien rémunérés pour leurs compétences.
Selon notre propre enquête, menée en juillet 2020 auprès de 30 entreprises du CAC 40, un Data Engineer touche en France entre 35 000 et 60 000 euros par an. Au-delà d’un certain niveau d’expertise, toutefois, le salaire peut s’envoler.
