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Ingénieur-e Big Data : un métier plein d’avenir
Quels sont les emplois dont l’avenir est assuré ? Au cours des prochaines semaines, nous vous présenterons régulièrement des métiers passionnants qui seront toujours plus demandés. Aujourd’hui, nous vous faisons découvrir la profession d’ingénieur-e Big Data : vous trouverez dans cet article tout ce qu’il faut savoir avant de vous lancer dans ce métier.
Qu’est-ce que le Big Data ?
Le Big Data permet aux entreprises de déterminer les avantages du traitement et de l’évaluation de grandes quantités de données. Elles peuvent ainsi mettre en place des processus plus efficaces, optimiser la recherche et développement et prendre des décisions rapides et plus proches du marché. Avec des systèmes d’analyse plus efficaces, de grandes quantités de données peuvent être traitées plus vite et peuvent être liées les unes aux autres pour rendre de nombreux processus plus efficaces.
Grâce aux analyses de données, il est possible de deviner ou même de prévoir les tendances rapidement. Les entreprises profitent de cet avantage pour développer de nouveaux produits, services ou des modèles d’entreprise, des stratégies de marketing ou l’optimisation des services existants. Le Big Data permet aussi de dévoiler les modèles et des informations cachées qui ne sont pas visibles au premier abord. La direction d’une entreprise est ainsi en mesure de prendre des décisions commerciales beaucoup plus rapides et plus sûres.
Quelles sont les tâches des ingénieur-es Big Data ?
De nombreuses entreprises ont compris que les données font actuellement partie des ressources les plus importantes, mais certaines ignorent encore comment elles peuvent les utiliser au mieux. C’est là qu’entrent en jeu les ingénieur-es Big Data : il s’agit de spécialistes en informatique qui construisent ou gèrent les infrastructures et les outils Big Data d’une certaine entreprise afin de rapidement obtenir des résultats à partir de grandes quantités de données.
Les ingénieur-es Big Data modélisent et mettent à l’échelle les bases de données et assurent ainsi le flux de données nécessaire à une entreprise, en utilisant des bases de données relationnelles, des outils ETL, des technologies Big Data (Apache Spark, Hadoop, Databricks, bases de données NoSQL, etc.). et diverses technologies du Cloud. Parallèlement à l’administration et la surveillance des données, les ingénieur-es Big Data servent d’intermédiaire entre les données et les outils d’analyse. Ils/elles doivent non seulement sélectionner les bons ensembles de données, mais aussi optimiser les algorithmes et utiliser des outils de productivité pour simplifier le traitement des données.
Quelles sont les différences entre les ingénieur-es Big Data et les Data Scientists ?
Bien que les tâches des ingénieur-es Big Data et des Data Scientists soient généralement très différentes, elles sont très souvent confondues et mal définies. Alors que les Data Scientists travaillent avec des mathématiques et des statistiques, les ingénieur-es Big Data ont des tâches tout à fait différentes : en équipe, ils/elles se concentrent sur la collecte, le traitement et le contrôle des données. Les résultats de ces tâches servent ensuite de base pour les projets d’analyse dans la science des données et la gestion du Big Data.
Les ingénieur-es Big Data sont aussi fréquemment confondu-es avec les machine learning engineers. Ces derniers ont généralement des connaissances en développement logiciel et s’occupent avant tout de l’opérationnalisation et de la maintenance des modèles d’apprentissage automatique.
Quelle est la formation requise pour ce métier ? Et quels sont les prérequis ?
En règle générale, il est nécessaire d’avoir suivi des études en informatique ou en informatique des entreprises, avec une spécialisation dans le développement de données ou le génie logiciel. Toutefois, les personnes qui ont obtenu un diplôme dans le domaine des statistiques et de l’ingénierie et qui se sont par la suite spécialisées dans l’ingénierie des données ont aussi un profil adéquat. Dans tous les cas, des connaissances et expériences de l’écosystème Hadoop (Hive, Sqoop, Spark, etc.) sont indispensables.
Par ailleurs, des connaissances en matière de technologies d’ingestion de données, comme Sqoop, Kafka ou Flume, sont souhaitées. Une expérience dans le domaine des bases de données classiques et la capacité de formuler des requêtes et des scripts SQL complexes sont, quant à elles, requises. Enfin, un solide savoir-faire dans le développement de logiciels avec Java, Scala ou Python est toujours le bienvenu.
Parallèlement à ces exigences techniques, les ingénieur-es Big Data doivent aussi posséder des soft skills en communication : ils doivent avoir de bonnes capacités communicationnelles pour collaborer avec d’autres personnes et savoir présenter de manière compréhensible des résultats d’analyses complexes.
Quelles sont les perspectives professionnelles ?
Actuellement, les ingénieur-es Big Data ont d’excellentes perspectives sur le marché du travail, et cette situation va se prolonger : la demande reste forte, même si seules les grandes entreprises peuvent se permettre de les engager. En effet, les petites entreprises qui sont encore au début de leur développement génèrent généralement moins de données, à moins qu’elles ne soient elles-mêmes actives dans le domaine. La demande grandit actuellement dans les secteurs suivants : technologies de l’information, ingénierie mécanique et systèmes, industrie automobile, industrie chimique, santé, finance, marketing et administration publique.
