Data Engineering
Construisez des pipelines de données robustes et scalables
Le Data Engineering est la discipline qui consiste à concevoir, construire et maintenir les infrastructures permettant la collecte, le stockage, le traitement et la mise à disposition des données. Sans une architecture data solide, aucune initiative IA ou analytique ne peut aboutir. Le Data Engineer est le garant de la qualité, de la disponibilité et de la scalabilité des données dans l'entreprise.
Qu'est-ce que le Data Engineering ?
Le Data Engineering est la discipline qui consiste à concevoir, construire et maintenir les infrastructures permettant la collecte, le stockage, le traitement et la mise à disposition des données. Sans une architecture data solide, aucune initiative IA ou analytique ne peut aboutir. Le Data Engineer est le garant de la qualité, de la disponibilité et de la scalabilité des données dans l'entreprise.
Les points clés à retenir
- Des pipelines ETL/ELT pour ingérer et transformer la donnée à grande échelle
- Des architectures Data Lakehouse combinant flexibilité et gouvernance
- Des outils de traitement distribué : Apache Spark, Kafka, Flink
- Des stacks modernes : dbt, Airflow, Snowflake, Databricks
- Une approche Data-as-a-Product pour servir toutes les équipes
Les métiers du Data Engineering
Découvrez les rôles clés, les compétences attendues, les responsabilités et les niveaux de rémunération.
Data Engineer
Le Data Engineer conçoit et opère les infrastructures techniques qui permettent de collecter, stocker et traiter de grandes volumétries de données. Il est le pivot entre les équipes opérationnelles qui génèrent la donnée et les équipes analytiques qui l'exploitent.
- Apache Spark & traitement distribué (PySpark, Scala)
- Orchestration de workflows (Airflow, Prefect, Dagster)
- Bases de données SQL & NoSQL (PostgreSQL, MongoDB, Cassandra)
- Cloud data platforms (Snowflake, BigQuery, Databricks, Redshift)
- Messaging & streaming (Kafka, Flink, Kinesis)
- Infrastructure as Code (Terraform, Docker, Kubernetes)
Analytics Engineer
L'Analytics Engineer est le trait d'union entre le Data Engineer et le Data Analyst. Il transforme les données brutes en modèles analytiques fiables, documentés et réutilisables, en s'appuyant sur des pratiques inspirées du génie logiciel (tests, versioning, CI/CD).
- dbt (data build tool) pour la transformation et la documentation
- SQL avancé & modélisation dimensionnelle (Kimball, Data Vault)
- Plateformes analytiques (Snowflake, BigQuery, Redshift, DuckDB)
- DataViz & BI (Metabase, Looker, Power BI, Tableau)
- Orchestration & scheduling (Airflow, dbt Cloud)
- Git & pratiques software engineering
Se former en Data Engineering
Des parcours de formation 100% pratiques, construits sur des cas d'usage réels d'entreprises.
Articles sur sur le Data Engineering
Approfondissez vos connaissances avec nos articles techniques, tutoriels et analyses.
Prefect : l'orchestration moderne de workflows
Prefect propose une approche radicalement différente de la gestion des workflows. Conçu pour être simple à prendre en main tout en offrant une puissance considérable, il permet aux équipes de transformer n'importe quel code Python en workflow orchestré en quelques lignes seulement. Utilisé par des entreprises comme Waymo, Snowflake ou encore Patreon, Prefect s'est rapidement imposé comme une référence pour celles qui souhaitent moderniser leurs pipelines de données sans sacrifier la flexibilité.
Reverse ETL : tout savoir
Pendant de nombreuses années, le rôle des Data Engineers était de récupérer des données issues de différentes sources, systèmes de stockage et applications tierces et de les centraliser dans un Data Warehouse, dans le but de pouvoir obtenir une vision complète et organisée des données disponibles.
dbt (Data Build Tool) : tout savoir l’outil analytique incontournable
Pour de nombreuses entreprises, la mise en place et la maintenant de pipelines de données est une étape cruciale pour avoir à disposition d'une vue d'ensemble nette de toutes les données à disposition. Un des challenges quotidien pour les Data Analysts et Data Engineers consiste à s'assurer que ces pipelines de données puissent répondre aux besoins de toutes les équipes d'une entreprise.
Normalisation de données : définitions, exemples
Pour améliorer les opérations commerciales et maintenir la compétitivité, il est essentiel de gérer efficacement les données en entreprise. Cependant, la diversité des sources de données, leur complexité croissante et la façon dont elles sont stockées peuvent rapidement devenir un problème important.
Airbyte : tout savoir sur l’outil d’intégration de données
Les pipelines de données ETL et ELT sont devenus des outils cruciaux pour Data Engineers et les décideurs afin d'intégrer toutes les données dans différents systèmes. Airbyte est l'une des technologies qui a émergé dans ce domaine et qui suscite de l'intérêt à l'heure actuelle.
Apache Phoenix : du SQL sur HBase
Apache Phoenix est une extension open-source de Apache HBase qui fournit une couche de requêtes SQL pour les données stockées dans HBase. Phoenix permet ainsi d'interagir sur les tables HBase à l'aide de requêtes SQL standard, sans avoir à écrire de code spécifique à HBase
Ce que disent nos Alumnis
Des centaines d'alumnis nous ont fait confiance pour accélérer leur carrière.
"Le parcours Data Engineer m'a été très bénéfique. C'est une formation complète axée sur la pratique ce qui permet une rapide montée en compétences. Elle m'a permis de sortir de ma zone de confort."
"Grâce à la formation Data Science, j'ai pu ajouter une composante Data dans mes équipes techniques. Dorénavant, nous utilisons des algorithmes auto-apprenants pour améliorer les performances."
"J'avais beaucoup d'attente et je ne suis pas déçue. Les explications sont très détaillées, on voit de nombreux outils mais cela permet d'aller dans le détail pour maîtriser l'essentiel."
"J'ai fait tous les parcours de formation que Blent a proposé depuis le commencement et je ne regrette pas du tout. Pour moi ça reste ma plus belle rencontre professionnelle."
"Pour une personne qui maitrise déjà les fondamentaux, c'est un régal de voir de vrais cas issus du monde réel avec les derniers outils. J'ai pu voir des choses que je n'avais jamais vu ailleurs."
"Ayant participé à cette formation, je peux confirmer que cette formation est excellentissime. N'hésitez pas à profiter du bootcamp gratuit, qui fournit déjà une bonne introduction."
"Le parcours Data Engineer m'a été très bénéfique. C'est une formation complète axée sur la pratique ce qui permet une rapide montée en compétences. Elle m'a permis de sortir de ma zone de confort."
"Grâce à la formation Data Science, j'ai pu ajouter une composante Data dans mes équipes techniques. Dorénavant, nous utilisons des algorithmes auto-apprenants pour améliorer les performances."
"J'avais beaucoup d'attente et je ne suis pas déçue. Les explications sont très détaillées, on voit de nombreux outils mais cela permet d'aller dans le détail pour maîtriser l'essentiel."
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