Formation Analytics Engineer

L’Analytics Engineer, métier émergeant depuis 2018, se positionne à l’intersection entre Data Analyst et Data Engineer, devenant ainsi un atout crucial dans la gestion des données au sein des entreprises.

Spécialisé dans la gestion, transformation, et modélisation des données, cet ingénieur fournit des ensembles de données compréhensibles pour tous, en appliquant les meilleures pratiques de visualisation comme le contrôle de version et l’intégration continue.

Par rapport aux métiers traditionnels de la data, l’Analytics Engineer se distingue en collaborant étroitement avec les Data Analysts et Data Scientists pour développer des solutions d’analyse adaptées aux besoins métier.

Faisant face à une demande croissante de ses compétences avancées dans l’analyse de codes et la prise de décision en entreprise, ce rôle, parfois mal orthographié « Analytic Engineer », est essentiel pour l’optimisation stratégique des données, permettant une analyse et une exploitation optimale en vue de résoudre des problèmes complexes et de développer des modèles prédictifs.

Contrairement au Data Analyst, qui se focalise principalement sur l’analyse des données, l’Analytics Engineer voit son travail centré sur la modélisation des données pour en faciliter l’accès aux utilisateurs finaux. Cette approche permet aux utilisateurs de répondre à la majorité de leurs questions sur des données de manière autonome. Un Analytics Engineer expérimenté s’occupera donc de transformer, tester, déployer et documenter les données dont il est responsable.

Voici une liste plus détaillée des missions d’un Analytics Engineer : 

• Modélisation et transformation des données : Les Analytics Engineers doivent structurer, nettoyer et préparer les données pour les analyses afin d’assurer de leur précision et de leur fiabilité.
• Intégration des données et développement des pipelines : Pour répondre aux besoins de l’entreprise, ils conçoivent des pipelines pour extraire, transformer et charger les données de meilleure qualité.
• Validation et tests des données : Les ingénieurs procèdent à des tests unitaires, d’intégration et de performance pour évaluer la fiabilité des pipelines de données, ils mettent alors en place des procédures de validation pour garantir la fiabilité de leurs données.
• Collaboration avec les parties prenantes : Pour fournir des ensembles de données pertinents et exploitables, ils travaillent en étroite collaboration avec les utilisateurs finaux et autres parties prenantes.
• Documentation des données : Responsables de la documentation des processus de données, les Analytics Engineers s’assurent de la transparence et de la reproductibilité des transformations de données et workflows mis en place.
• Utilisation des meilleures pratiques d’ingénierie logicielle : Ils appliquent des pratiques telles que la modularité, la réutilisabilité du code, et la gestion des versions, pour assurer l’efficacité et l’actualisation des solutions d’analyse.
• Amélioration continue : Engagés dans une démarche d’amélioration continue, les Analytics Engineers restent informés des dernières technologies et tendances de leur marché et de leurs pratiques.

Pour exercer correctement leur métier, les Analytics Engineer doivent maîtriser des compétences clés dans la programmation, l’analyse, la visualisation et le social.

Voici une liste détaillée des compétences requises pour être un Analytics Engineer reconnu :

• Expérience dans le secteur des données : Pour les ingénieurs analytics, il est crucial d’avoir une expérience dans des environnements centrés sur les données. Les personnes souhaitant devenir Analytics Engineer sont, pour la plupart, des Data Analyst ou des Data Engineer cherchant à se spécialiser dans la modélisation des données.
• Compétences avancées en SQL : Maîtriser SQL est essentiel pour un Analytics Engineer, étant donné que la majorité de leurs tâches implique d’interroger, manipuler et transformer des données au sein de bases de données. SQL est crucial pour extraire des informations précises, ce qui prépare les données pour les analyses subséquentes.
• Compétences en programmation : En plus de SQL, la maîtrise de langages de programmation tels que R et Python est cruciale. Ces langages sont essentiels pour visualiser les données, ainsi que pour développer des modèles prédictifs et des algorithmes d’apprentissage automatique.
• Maîtrise de la technologie DBT : Dbt (Data Build Tool) est un outil de transformation de données qui facilite l’implémentation de code d’analyse via SQL. Il permet aux Analytics Engineers de créer et gérer des pipelines de données de manière efficace. 
• Connaissance en Software Engineering : Il est essentiel pour un ingénieur analytics de connaître et d’appliquer les meilleures pratiques en génie logiciel, telles que la modularité, la réutilisabilité du code, la documentation, les tests unitaires et la gestion des versions.
  L’adoption de ces pratiques permet non seulement d’améliorer la robustesse du code mais aussi de développer des pipelines de données plus efficaces. En outre, elles facilitent la gestion des modifications et renforcent la collaboration avec les autres membres de l’équipe de développement.

Connaissance des outils de BI et d’ingénierie des données : Il est crucial pour un ingénieur analytics d’avoir une bonne maîtrise des outils d’ingénierie des données et de Business Intelligence (BI). Cela inclut la connaissance des entrepôts de données tels que Snowflake, Amazon Redshift et Google BigQuery, des outils ETL comme AWS Glue et Talend, ainsi que des plateformes de BI telles que Tableau et Looker.
L’expérience pratique avec ces technologies non seulement augmente sa polyvalence, mais permet également une adaptation rapide à l’environnement de l’entreprise.

Afin d’intégrer la formation, il convient d’avoir obtenu un diplôme ou un titre de niveau 6 (équivalent bac+3).

Ces prérequis existent car bien que la formation soit centrée sur la data science, et non pas les mathématiques, celles-ci sont nécessaires à la bonne compréhension des notions abordées.

Pour les candidats ne présentant pas le niveau de qualification requis, une dérogation est possible sur dossier et test écrit.

Afin de suivre la formation, il est également demandé aux apprenants de détenir un ordinateur avec une connexion internet et une webcam.

Pour un volume horaire total de 615 heures de formation dont 150 heures allouées aux projets qui jalonnent le cursus, votre formation se déroule à 85% sur une plateforme de coaching personnalisé tandis que les 15% restants sont sous forme de masterclass où un professeur expérimenté anime un cours et répond à toutes vos questions.

Ainsi, le cursus est constitué de 3 modules : 

Au-delà de la plateforme et des masterclass, vous travaillerez ainsi sur des projets professionnalisants qui vous permettront d’être pleinement opérationnel au sortir de votre formation.

Les 150 heures à allouer aux projets se répartissent comme suit :
– Projet Data Analyst : 80h ;
– Projet ETL Developer : 50h ;
– Projet Data Product Management : 20h.

La formation Analytics Engineer vous permet de choisir un rythme de formation en fonction de vos besoins :
– Format “Bootcamp”, rythme intensif de 35h par semaine pendant 2,5 mois puis de 20h par semaine pendant 4,5 mois.
– Format à temps partiel nécessitant une implication de 10h par semaine pendant 15 mois.
Prenez rendez-vous pour en savoir plus

L’appréciation des résultats se fait à travers la mise en œuvre d’une procédure d’évaluation permettant de déterminer si l’apprenant a acquis les compétences nécessaires au rôle de Chef de projet en intelligence artificielle

Il y a deux aspects évalués par l’équipe pédagogique :
– Projets permettant de mettre l’apprenant en situation professionnelle
– Cas pratiques en ligne pour appliquer progressivement votre apprentissage théorique

Enfin, les évaluations en ligne sont corrigées à la main par notre panel de professeurs qualifiés : tout est fait en sorte que chacun puisse progresser à son rythme de manière efficace. Chez DataScientest nous en sommes convaincus, seul un suivi personnalisé assure un apprentissage de qualité ! 

Le référentiel pédagogique du Machine Learning Engineer est découpé en 4 blocs de compétences :
– Bloc 1 : Elaborer une solution d’intelligence artificielle grâce au Design Thinking
– Bloc 2 : Piloter un projet d’intelligence artificielle
– Bloc 3 : Développer une solution d’intelligence artificielle (Machine et Deep Learning)
– Bloc 4 : Déployer une solution d’intelligence artificielle

Chaque bloc de compétences est validé de façon indépendante, un bloc acquis l’est définitivement. Sa validation fait l’objet de la délivrance d’une attestation de réussite. La certification totale est délivrée au candidat ayant réussi les 4 blocs de compétences.

Ainsi vous serez notamment capable de :

• Trier, nettoyer et traiter les données afin de les analyser 

• Développer des modèles Machines Learning afin de réaliser des analyse prédictives

• Interpréter les résultats et créer des tableaux de bord

• Maîtriser les techniques de modélisation et de transformation des données.

• Concevoir et gérer des pipelines de données.

• Piloter un projet data

Tout au long de votre formation, et au fur et à mesure que vos compétences sont développées, vous allez mener plusieurs projets en groupe en fonction du découpage du cursus : 

Ces projets pourront provenir de notre catalogue, composé de sujets variés et reposant sur des problématiques techniques d’entreprise. Vous pourrez aussi proposer des projets personnels, du moment que les données sont accessibles et que notre équipe pédagogique valide ceux-ci.

C’est une façon extrêmement efficace de passer de la théorie à la pratique et de s’assurer que vous appliquez les thèmes abordés en cours.

Ce sont des projets fortement appréciés des entreprises car ils assurent la qualité de la formation et des connaissances acquises à l’issue du parcours Analytics Engineer puisque l’utilisation des soft-skills est également très présente. Ces projets vous apprendront ainsi à :

• transmettre des informations ;

• présenter et vulgariser son travail ;

• mettre en valeur des données avec des outils interactifs (Dashboard, Streamlit…)
  
  

En somme, ces projets vont nécessiter un véritable investissement qui représente a minima le tiers de votre temps de formation.

Les 150 heures à allouer aux projets qui jalonnent le cursus se répartissent comme suit : 

• projet Data Analyst : 80h ;
• projet ETL Developer  : 50h ; 
• projets Data Product management : 20h.
  
  

Les projets sont encadrés par des mentors DataScientest qui échangeront régulièrement avec vous pour s’assurer de votre progression et pour vous guider.

Si vous souhaitez renforcer vos compétences, DataScientest a mis en place différents cursus experts ainsi que des certifications éditeurs (AWS ou Microsoft Azure) pour vous permettre d’approfondir vos connaissances et vous perfectionner dans la data.

Si vous souhaitez vous spécialiser en Marketing Digital, notre formation Marketing Digital & Data est faite pour vous ! Ce programme vous permettra de maîtriser les outils et stratégies essentiels pour analyser les données de marché et optimiser les campagnes digitales. 

Vous pouvez aussi suivre la formation complète Power BI  en parcours 100% synchrone si vous souhaitez consolider vos acquis et augmenter vos chances d’obtenir le statut de “Microsoft Power BI Data Analyst Associate” suite à la formation Analytics Engineer.

La validation des compétences développées au cours de notre formation Machine Learning Engineer vous permettra de valider l’intégralité de la certification RNCP 36129 “Chef de projet en intelligence artificielle” de niveau 7 (équivalent bac+5): délivrée par le Collège de Paris et reconnue par l’Etat, elle constitue un signal fort sur le marché du travail.

De plus, en tant que leader B2B de la formation en Data Science, DataScientest jouit d’une grande notoriété auprès des entreprises qui lui confient la formation à la data science de leurs équipes. Cette confiance forge a fortiori la reconnaissance de ses diplômes.

Le salaire d’un Analytics Engineer en France est influencé par plusieurs facteurs clés tels que l’expérience, le niveau de compétence, et la localisation géographique. Selon Talent.com, le salaire médian annuel pour ce poste est d’environ 54 000 €. Toutefois, ce montant peut varier considérablement en fonction de l’expérience : les professionnels débutants peuvent s’attendre à commencer avec un salaire autour de 43 625 € par an, tandis que ceux plus expérimentés peuvent atteindre ou dépasser 78 000 € annuellement.

La demande pour les compétences en Analytics Engineering, qui peut fluctuer selon les besoins du marché, joue un rôle dans la détermination des salaires. De plus, la localisation géographique est un facteur significatif : les salaires tendent à être plus élevés dans les grandes métropoles et les régions avec un secteur technologique bien développé. Enfin, l’accumulation d’expérience, les compétences avancées et les certifications peuvent également augmenter le potentiel de gain de ces professionnels.

Au premier jour de votre entrée en formation, une plateforme dédiée au career services contenant tous les workshops essentiels à votre recherche d’emploi vous sera présentée.

Vous pouvez y accéder en continu et ce, même après la fin de votre formation.

Le Pôle Career Management vous est entièrement dédié tout au long de votre formation. Il est possible de prendre RDV individuellement avec l’une d’elles afin de vous accompagner et répondre à vos questions sur votre projet de carrière.

Chaque mois :
– Une journée entière est organisée pour vous aider à optimiser votre recherche d’emploi avec différents sujets sur la présentation, le changement de carrière, la négociation de salaire et l’entraînement aux tests techniques. A ces sujets s’ajoutent d’autres workshops à définir en fonction des besoins de chacun.
– Vous bénéficiez d’un atelier carrière avec l’intervention d’une consultante senior experte.
– Différents sujets pour aider dans la recherche d’emploi sont abordés : comment combattre le syndrome de l’imposteur, comment se créer un réseau, comment rédiger un bon CV et Linkedin orienté Data.
– Participez à un Alumni Talk. Un alumni prend la parole afin de partager son expérience de formation, de recherche de travail et vous donner des tips.

D’autre part des actions concrètes sont mises en place afin de vous accompagner dans votre recherche d’emploi : le salon du recrutement organisé par DataScientest avec ses entreprises partenaires, organisation de Webinars avec des intervenants experts en data, actions de communication pour booster votre visibilité (Concours CV, DataDays, Articles projet publiés sur le blog et des médias externes de référence).

Enfin, sachez qu’un canal slack spécifique est mis en place, pour les personnes recherchant un travail, sur lequel transitent toutes les informations des ateliers et des offres d’emplois.

Pour connaître toutes les actions de DataScientest en accompagnement carrières, cliquez sur ce lien.

Après la réussite de cette formation, vous pourrez décrocher un travail en tant que :
– Chef de projet en intelligence artificielle, Ingénieur Intelligence Artificielle,
– Directeur de projet en Intelligence Artificielle,
– Manager d’équipe Intelligence Artificielle,
– Expert en Intelligence Artificielle,
– Consultant en Intelligence Artificielle
– Chef de projet Machine Learning.

Après analyse des certifications comparables, aucune équivalence du titre professionnel Chef de projet en intelligence artificielle enregistrée au RNCP ou au RS de France Compétences n’est recensée.
Pour connaître les conditions requises dans le cadre d’une passerelle durant la formation, il faudra vous rapprocher des établissements dispensant le titre visé.

Selon les responsables data des plus grands groupes du CAC 40, savoir communiquer à la fois à l’oral et à l’écrit est plus important que maîtriser le corps du métier de l’entreprise pour un Data Scientist et donc pour un Machine Learning Engineer.

Dès lors nous avons pris cela en compte dans notre cursus qui met également l’accent sur les soft-skills avec :
– Les soutenances orales du projet ,qui permettent de développer ces compétences.
– Des masterclass dédiées à la gestion de projet et à l’interprétation des résultats.
– Des masterclass sur les meilleures pratiques sur des outils dédiés.

Vous aurez aussi la possibilité de participer à des ateliers CV et du coaching carrière via les careers managers de DataScientest.