Mastère Data Engineer : formez-vous au métier d’avenir du numérique.

Bienvenue dans l’univers passionnant de l’ingénierie des données. À l’École PMN, nous vous proposons un Mastère Data Engineer conçu pour vous préparer aux défis complexes et aux opportunités infinies que présente la data à grande échelle.

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Le Mastère Data Engineer est accessible :

En 1ère année

Si vous possédez ou êtes en cours d’obtention d’un bac+3

En 2ème année

Si vous possédez ou êtes en cours d’obtention d’un bac+4

Le Mastère en ingénierie de la data : entre initial et alternance.

Notre Mastère spécialisé en ingénierie de la donnée est accessible :

En initial

en 1ère et 2ème année

En alternance

en 1ère et 2ème année

Les deux

En initial en 1ère année puis en alternance la 2nd

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Qu’est-ce qu’un Data Engineer ?

Le métier de Data Engineer est un rôle essentiel dans le domaine de la science des données et de l’informatique. Les Data Engineers sont chargés de concevoir, de construire et de maintenir les infrastructures de données nécessaires à la collecte, au stockage, au traitement et à l’analyse des données. Leur objectif principal est de garantir que les données sont accessibles, fiables, sécurisées et prêtes à être utilisées par les Data Scientists, les analystes et d’autres professionnels pour prendre des décisions éclairées et créer de la valeur pour l’entreprise.

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Quelques-unes des missions effectuées par les Data Engineers

Collecte de données

Le Data Engineer est responsable de l’identification des sources de données pertinentes pour l’entreprise et de la mise en place des pipelines de collecte de données pour récupérer ces données à partir de sources diverses telles que des bases de données, des fichiers, des API, des capteurs, etc.

Stockage de données

Un ingénieur data conçoit et met en œuvre des systèmes de stockage de données efficaces et évolutifs, tels que des entrepôts de données, des bases de données NoSQL, des data lakes, etc., pour stocker les données collectées de manière organisée et accessible.

Traitement de données

Un Data Engineer développe des pipelines de traitement de données pour nettoyer, transformer et enrichir les données afin de les rendre exploitables pour les analyses ultérieures. Cela implique souvent l’utilisation d’outils et de technologies comme Apache Spark, Apache Hadoop, et d’autres frameworks de traitement distribué.

Maintenance et gestion

Le Data Engineer assure la maintenance continue des infrastructures de données, en surveillant les performances, en résolvant les problèmes de qualité des données, en optimisant les requêtes, et en mettant à jour les systèmes pour répondre aux besoins évolutifs de l’entreprise.

Sécurité des données

Le Data Engineer veille à ce que les données soient protégées contre les menaces et les accès non autorisés en mettant en place des mesures de sécurité telles que le cryptage des données, l’authentification des utilisateurs, et la surveillance des activités suspectes.

Quelles sont les compétences clés d’un Ingénieur Data ?

En résumé, le Data Engineer préconise et met en place les ressources techniques nécessaires à la performance de l’analyse des données massives et de l’intelligence artificielle. À partir de la problématique métier, et en fonction des algorithmes pertinents envisagés, il met en place une plateforme de collecte et de traitements des données adaptée, suit l’ensemble du processus de développement de Big Data et de l’intelligence artificielle, et en propose les adaptations.

 

Très prisé par les organisations utilisatrices et véritable interface entre la technique et le métier, le Data Engineer accompagne le client dans le déploiement des technologies Big Data (Hadoop, Spark, NoSQL…) et l’exploitation des données métier. Outre la compréhension des concepts de sécurité, de conception et d’optimisation de données, le Data Engineer est également familier des plateformes de Cloud Computing telles que AWS, Azure ou Google Cloud Platform.

  • Maîtrise des langages de programmation tels que Python, Java, Scala, et SQL.
  • Connaissance approfondie des bases de données relationnelles (SQL) et non relationnelles (NoSQL).
  • Expérience pratique avec les frameworks Big Data comme Apache Hadoop et Apache Spark.
  • Utilisation d’outils ETL (Extract, Transform, Load) pour la manipulation et le traitement des données.
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Quels sont les outils maitrisés par un Data Engineer ?

Un Data Engineer utilise une variété d’outils techniques pour concevoir, développer et gérer les infrastructures de données. Voici une liste des principaux outils utilisés dans ce domaine.

 

En fonction des besoins spécifiques du projet et de l’infrastructure technologique de l’entreprise, un Data Engineer peut utiliser une combinaison de ces outils pour répondre aux exigences de collecte, de stockage, de traitement et d’analyse des données.

Bases de données

– MySQL, PostgreSQL, Oracle – MongoDB, Cassandra, Redis, Elasticsearch

Frameworks Big Data

– Apache Hadoop, Apache Spark – Apache Kafka, Apache Flink – Apache Hive, Apache HBase

Outils ETL (Extract, Transform, Load)

– Apache NiFi, Talend, Informatica – Apache Airflow, AWS Glue, Google Dataflow

Plateformes de Cloud Computing

– AWS (S3, EMR, Redshift, RDS) – Azure (Blob Storage, HDInsight, SQL Database) – GCP (Cloud Storage, BigQuery, Dataflow)

Outils de visualisation et d’analyse de données

– Tableau, Power BI, Google Data Studio – Apache Superset, Grafana

Outils de gestion de code et de collaboration

– Git (GitHub, GitLab, Bitbucket), Docker, Kubernetes – Jupyter Notebook, Confluence, Jira

Comment devenir Data Engineer ?

Pour devenir Data Engineer, il est essentiel de suivre une formation spécialisée et d’acquérir les compétences techniques nécessaires pour réussir dans ce domaine et être plébiscité par les entreprises. Le Mastère Data Engineer proposé par l’École PMN est un excellent cursus pour atteindre cet objectif. Notre école vous transmet l’ensemble des compétences techniques et comportementales pour devenir un ingénieur de la donnée accompli.

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