Qu’est-ce qu’un Big Data Engineer ?

Vous êtes féru de mathématiques, d’analyse et d’informatique ? Le Big Data vous passionne ?

Nous vous faisons découvrir dans cet article tout ce que vous devez savoir sur le métier de Big Data Engineer.

Le numérique et le Big Data

Le développement des technologies numériques a eu pour conséquence l’explosion de volumes massifs de données. En naviguant sur Internet, en faisant nos achats en ligne, en choisissant des contenus audio et en visionnant des vidéos, nous passons notre temps à laisser des empreintes digitales. Notre historique de navigation et nos données personnelles enregistrées sur différents sites sont gardées, analysées et stockées dans les bases de données des entreprises.

Développer des algorithmes capables de traiter, modéliser, analyser et catégoriser cette somme immense de données brutes permet d’en extraire des informations précieuses. Par exemple, des entreprises comme Facebook et Google utilisent des algorithmes hyper-puissants et très complexes pour comprendre nos tendances, nos préférences, nos opinions et nos habitudes dans le but de nous proposer des contenus et des produits qui nous intéressent.

C’est ce qu’on appelle le Big Data !

L’ensemble des technologies et des algorithmes mis en place pour gérer cette masse de données brutes dans le but de les transformer en informations utiles est devenu l’urgence numéro 1 de toutes les entreprises qui accumulent des données sur leurs clients, leur fournisseurs, leurs produits, etc.

Cette révolution du Data a pour effet l’émergence de nouvelles formations et de nouveaux métiers dont l’objectif est le traitement des données.

Parmi ces métiers, nous trouvons le Big Data Engineer.

Le rôle du Big Data Engineer

Le Big Data Engineer ou Data Engineer travaille en amont du Data Scientist. Sa mission consiste en la mise en place de structures matérielles, la conception d’architecture IT et le développement de logiciels dans lesquels va être stocké un grand volume de données hétérogènes. Il doit fournir en environnement et des plateformes permettant le traitement des données dans les meilleures conditions. Il doit développer des bases de données dont la structure est adaptée à l’activité de l’entreprise et s’assurer qu’elles fonctionnent en effectuant des tests régulièrement. Il lui revient d’implémenter des algorithmes complexes permettant l’analyse des données.

C’est grâce à son travail, que le Data Scientist va pouvoir procéder à la structuration et à la modélisation des données pour extraire celles pertinentes pour pouvoir prédire des tendances. Par exemple, grâce aux technologies du Machine Learning, Deep Learning, etc.

Les compétences principales

Le Big Data Engineer doit avoir un esprit rigoureux et analytique. Il maîtrise parfaitement SQL et NoSQL. Il a une connaissance approfondie des bases de données et des cadriciels du Big Data (Hadoop, Spark, Kafka, Hive, Storm, Pig). Ses outils sont MongoDB ou Cassandra. Il est très compétent dans la programmation et des langages comme Javascript, C++, Python, Scala n’ont aucun secret pour lui. Il est familier des techniques d’analyse de données et maîtrise certains domaines mathématiques et statistiques. Il parle parfaitement anglais.

Les formations pour devenir Big Data Engineer

Pour devenir Data Scientist ou Big Data Engineer, il est nécessaire d’intégrer une formation qui se concentre l’informatique et la programmation. Un Bac+5 est requis ou des années d’expériences professionnelles.

Data ScienceTech Institute propose des formations enregistrées au RNCP (niveau Master) : Applied MSc in Data Science & Artificial Intelligence ou Applied MSc in Data Engineering for Artificial Intelligence.

Les étudiants ont la possibilité de suivre les cours à temps plein en présentiel ou à distance, incluant 8 mois de cours et 5 à 6 mois de stage. Les campus sont situés à Sophia-Antipolis et Paris. L’alternance est également possible. Ceux qui souhaitent monter en compétences à leur propre rythme (mode SPOC) peuvent également le faire à distance. Tous les cours sont dispensés en anglais.

Dans le mastère Applied MSc in Data Engineering for AI, les étudiants apprennent à :

• Comprendre, analyser, concevoir, implémenter et suivre les grandes architectures SI et Big Data ;
• Maîtriser les langages de programmation les plus répandus pour appliquer le Machine Learning et le Deep Learning ;

• Architecturer et déployer des clusters de données et de calculs tels que Hadoop ou SPARK ;
• Découvrir les compétences de DevOps et mettre en place une architecture d’intégration continue.

Dans le programme Applied MSc in Data Science & AI, les étudiants apprennent à :

• Développer votre connaissance en mathématiques appliquées à la Data Science et à l’Intelligence Artificielle ;
• S’immerger au cœur des algorithmes d’Intelligence Artificielle ;

• Exécuter vos compétences scientifiques à l’aide de l’analyse, du design, de l’implémentation et la surveillance des architectures IT et Big Data ;
• Combiner la science et la technologie dans des cours d’application et des projets qui traitent du monde de la Data Science en entreprise ;
• Prendre conscience de la gestion des projets IT et de l’impact du traitement de données au niveau juridique ainsi qu’au niveau éthique.

Le salaire du Big Data Engineer

Un Big Data Engineer Junior touche un salaire d’environ 3 500 € par mois, soit 42 000 € par an. .

Après quelques années d’expérience, sa rémunération augmente et peut atteindre 4 500 € par mois.

Les Big Data Engineers les plus expérimentés peuvent gagner jusqu’à 60 000 € annuel.