Les outils utilisés en Data Engineer : Python, Spark, AWS…
Le métier de Data Engineer est devenu incontournable dans les entreprises qui exploitent de grands volumes de données. Son rôle consiste à collecter, transformer, stocker et rendre accessibles les données utilisées par les équipes métiers, les Data Analysts ou encore les spécialistes de l’intelligence artificielle.
Pour mener à bien ces missions, le Data Engineer s’appuie sur un ensemble d’outils et de technologies devenus des références dans l’univers de la data.
Quels sont les outils les plus utilisés ? Quelles compétences techniques développer pour devenir Data Engineer ? Voici les principales technologies que les recruteurs recherchent aujourd’hui.
Python : le langage incontournable de la data
Python s’est imposé comme l’un des langages de programmation les plus utilisés dans les métiers de la data.
Il permet notamment de :
- automatiser des traitements ;
- manipuler des données ;
- créer des scripts d’intégration ;
- développer des pipelines de données.
Sa simplicité et sa richesse en bibliothèques en font un outil incontournable pour les Data Engineers.
SQL : la compétence indispensable
Même avec l’essor du cloud et du Big Data, SQL demeure une compétence fondamentale.
Les Data Engineers utilisent SQL pour :
- interroger les bases de données ;
- structurer les données ;
- optimiser les performances ;
- créer des flux d’alimentation.
La maîtrise du SQL est aujourd’hui attendue dans la quasi-totalité des offres d’emploi du secteur.
Apache Spark : traiter les données à grande échelle
Lorsque les volumes de données deviennent importants, les entreprises utilisent des outils capables de traiter plusieurs millions d’enregistrements.
Apache Spark est aujourd’hui l’une des plateformes les plus répandues pour :
- le traitement distribué ;
- l’analyse de données massives ;
- l’automatisation de traitements complexes.
Il est particulièrement présent dans les environnements Big Data.
AWS : le cloud au cœur des infrastructures data
Les entreprises migrent progressivement leurs infrastructures vers le cloud.
AWS fait partie des plateformes les plus utilisées pour :
- stocker les données ;
- déployer des pipelines ;
- automatiser les traitements ;
- sécuriser les infrastructures.
Les compétences cloud sont aujourd’hui fortement valorisées dans les métiers du Data Engineering.
Docker et Kubernetes : automatiser les déploiements
Les Data Engineers travaillent de plus en plus avec des environnements conteneurisés.
Docker et Kubernetes permettent de :
- déployer rapidement des applications ;
- standardiser les environnements ;
- automatiser les mises à jour ;
- améliorer la scalabilité des infrastructures.
Ces outils sont également très présents dans les métiers du cloud et du DevOps.
Pourquoi maîtriser ces outils est devenu essentiel
Les entreprises recherchent aujourd’hui des profils capables de combiner :
- développement ;
- gestion des données ;
- cloud computing ;
- automatisation ;
- infrastructures.
Selon l’OPIIEC, les métiers liés à la data et au cloud font partie des domaines qui recrutent le plus dans le numérique.
ESSIN : se former aux technologies du Data Engineering
L’école ESSIN propose plusieurs formations permettant de développer les compétences recherchées dans les métiers du Data Engineering :
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FAQ – Data Engineer
Quels outils utilise un Data Engineer ?
Les principaux outils sont Python, SQL, Apache Spark, AWS, Docker et Kubernetes.
Faut-il savoir coder pour devenir Data Engineer ?
Oui. La maîtrise de Python et SQL fait partie des compétences les plus recherchées.
Pourquoi AWS est-il important pour un Data Engineer ?
AWS permet de stocker, traiter et sécuriser les données dans le cloud.
Apache Spark est-il indispensable ?
Quel Mastère choisir pour devenir Data Engineer ?
Une spécialisation en Data Engineering, cloud et infrastructures constitue aujourd’hui l’un des parcours les plus adaptés.