Qu’est ce qu’un Big data engineer ?

Un big data engineer est un professionnel chargé de concevoir, développer et maintenir des systèmes de traitement de données volumineuses (big data). Ces systèmes sont utilisés pour collecter, stocker, traiter et analyser de vastes quantités de données provenant de différentes sources, afin de fournir des informations utiles aux entreprises et aux organisations.

Pour ce faire, le big data engineer doit être capable de travailler avec des technologies de big data, comme Hadoop ou Spark, et de maîtriser les langages de programmation tels que Java ou Python. Il doit également être en mesure de gérer et de maintenir des bases de données distribuées, de mettre en place des pipelines de données et de créer des visualisations de données pour permettre une meilleure compréhension des informations collectées.

Le big data engineer travaille souvent en étroite collaboration avec d’autres professionnels de l’informatique, tels que les data scientists ou les data analysts, pour mettre en place des solutions de big data efficaces et adaptées aux besoins de l’organisation.

Quelles sont les missions du Big data engineer ?

1. Collecter et stocker de vastes quantités de données provenant de différentes sources : le big data engineer doit être capable de mettre en place des pipelines de données pour collecter et stocker des données de manière efficace et sécurisée.
2. Traiter et analyser les données : le big data engineer doit être capable d’utiliser des outils et des technologies de big data pour traiter et analyser les données collectées afin d’en extraire des informations utiles.
3. Créer des visualisations de données : le big data engineer doit être capable de créer des visualisations de données pour permettre une meilleure compréhension des informations collectées.
4. Mettre en place et maintenir des systèmes de traitement de données : le big data engineer doit être capable de mettre en place et de maintenir des systèmes de traitement de données volumineuses (big data) afin de garantir leur fonctionnement optimal.
5. Travailler en étroite collaboration avec d’autres professionnels de l’informatique : le big data engineer doit être capable de travailler en étroite collaboration avec d’autres professionnels de l’informatique, tels que les data scientists ou les data analysts, pour mettre en place des solutions de big data adaptées aux besoins de l’organisation.

Quelles sont les compétences nécessaire pour devenir Big data engineer ?

1. Connaissances en programmation : le big data engineer doit avoir des connaissances solides en programmation, notamment en Python et en SQL, afin de pouvoir mettre en place des pipelines de données et analyser les données collectées.
2. Connaissances en bases de données : le big data engineer doit avoir une bonne compréhension des bases de données relationnelles et non relationnelles, ainsi que des technologies de big data, telles que Hadoop et Spark.
3. Capacité à travailler avec des outils de visualisation de données : le big data engineer doit être capable d’utiliser des outils de visualisation de données, tels que Tableau ou D3.js, pour créer des visualisations de données claires et attrayantes.
4. Capacité à travailler en équipe : le big data engineer doit être capable de travailler en étroite collaboration avec d’autres professionnels de l’informatique et de la data science afin de mettre en place des solutions de big data adaptées aux besoins de l’organisation.
5. Forte capacité d’analyse et de résolution de problèmes : le big data engineer doit être capable d’analyser et de résoudre rapidement les problèmes qui peuvent survenir lors de la collecte, du traitement et de l’analyse de données volumineuses.

Les soft-skills du Big data engineer ?

1. Capacité de communication : le big data engineer doit être capable de communiquer clairement et de manière concise ses idées et ses recommandations aux différents membres de l’équipe.
2. Capacité à travailler sous pression : le big data engineer doit être capable de travailler efficacement dans des environnements à forte pression et de respecter les délais impartis.
3. Flexibilité : le big data engineer doit être capable de s’adapter rapidement aux changements et aux exigences nouvelles qui peuvent survenir dans son travail.
4. Esprit d’initiative : le big data engineer doit être capable de prendre des initiatives et de proposer de nouvelles idées et solutions pour améliorer l’efficacité de l’organisation.
5. Capacité à travailler en équipe : le big data engineer doit être capable de travailler en étroite collaboration avec les autres membres de l’équipe et de respecter les opinions et les idées des autres.

Quels sont les études que je dois faire pour devenir Big data engineer ?

Pour devenir big data engineer, il est recommandé de suivre un cursus universitaire en informatique ou en génie logiciel, avec une spécialisation en big data ou en data science. Certains diplômes permettent également de se spécialiser dans ce domaine, comme le Master of Science en big data ou le Master of Science en data science.

Il est également possible de se former au métier de big data engineer par le biais de formations continues ou de certifications professionnelles, comme le certificat de big data engineer proposé par l’Institut de Formation en Informatique (IFI). Ces formations permettent de se perfectionner dans les technologies et les outils utilisés dans le domaine du big data et de se mettre à niveau sur les dernières avancées du domaine.

Il est important de souligner que le métier de big data engineer nécessite une solide base en informatique et en mathématiques, ainsi qu’une bonne compréhension des concepts de base en statistiques et en analyse de données. Les connaissances pratiques en programmation sont également un atout majeur pour ce métier.

Quel sont les technologies utilisées ?

Les big data engineers utilisent généralement une grande variété de technologies pour collecter, traiter et analyser les données de grande envergure. Voici quelques exemples de technologies couramment utilisées :

Hadoop : Plateforme open source pour le traitement distribué de données sur des clusters de serveurs.

Spark : Outil open source pour le traitement en mémoire des données de grande envergure.

NoSQL : Bases de données orientées données non structurées, utilisées pour stocker et traiter les données de grande envergure. Exemples : MongoDB, Cassandra, HBase.

SQL : Langage de requête structuré utilisé pour interroger et manipuler les données dans les bases de données relationnelles.

Python : Langage de programmation open source utilisé pour écrire des scripts de traitement de données et construire des modèles de machine learning.

R : Langage de programmation open source utilisé pour l’analyse statistique et la visualisation de données.

Java : Langage de programmation populaire utilisé pour développer des applications distribuées et des systèmes d’analyse de données.

Il est important de noter que cette liste n’est pas exhaustive et que les big data engineers peuvent utiliser d’autres technologies selon le contexte et les besoins de l’entreprise.

Quel est le salaire moyen ?

Il est difficile de donner un salaire précis pour un big data engineer en France, car il dépend de nombreux facteurs tels que l’expérience, les compétences, l’emplacement géographique et l’industrie. Selon le site de recrutement Salairemoyen.com, voici les salaires moyens annuels brut en France pour les big data engineers en 2021 :

• Débutant : 42 000 à 50 000 euros par an
• Confirmé : 55 000 à 70 000 euros par an
• Senior : 70 000 à 90 000 euros par an

Il est important de noter que ces chiffres sont indicatifs et peuvent varier considérablement en fonction des facteurs mentionnés ci-dessus. Il est recommandé de consulter les offres d’emploi et les sites de recrutement pour obtenir une idée plus précise des salaires pratiqués dans votre région et votre secteur d’activité.

Comment trouver un stage en France ?

1. Utiliser les sites de recrutement en ligne : il existe de nombreux sites de recrutement en ligne qui proposent des offres de stage en big data engineer. Vous pouvez utiliser ces sites pour rechercher des opportunités de stage et postuler directement en ligne.
2. Contacter des entreprises directement : vous pouvez également contacter directement des entreprises qui vous intéressent et leur proposer votre candidature pour un stage en big data engineering. N’hésitez pas à leur envoyer votre CV et une lettre de motivation pour montrer votre intérêt et vos compétences.
3. Participer à des forums et des événements professionnels : les forums et les événements professionnels sont une excellente opportunité de rencontrer des employeurs potentiels et de découvrir de nouvelles opportunités de stage. N’hésitez pas à vous inscrire à ces événements et à en profiter pour échanger avec les professionnels et les entreprises présents.
4. Demander de l’aide à votre école ou à votre université : votre école ou votre université peut vous aider à trouver un stage en big data engineering. N’hésitez pas à vous renseigner auprès de votre service de placement ou de votre référent pour savoir s’ils peuvent vous aider à trouver une opportunité de stage.

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