Données · Niveau d’entrée : avancé

Devenir ingénieur données

Construire des pipelines observables, sécurisés et documentés.

Aussi appelé : data engineer, ingénieur big data, développeur ETL, ingénieur de données

Évaluer mes compétences Créer mon parcours

01 Ce que fait un ingénieur données

Fiabiliser la circulation et la qualité des données.

  • Modéliser les données
  • Automatiser les contrôles
  • Superviser les traitements

02 Compétences et ressources vérifiées

Les liens mènent vers des institutions ou des documentations officielles. La rédaction BNTIC contrôle leur origine, leur gratuité et leur pertinence avant publication.

03 Par où commencer

  1. Avoir de solides bases en SQL, en modélisation et en Python.
  2. Comprendre les formats de données (CSV, JSON, Parquet) et leurs pièges.
  3. Automatiser un traitement de bout en bout, avec des contrôles de qualité.
  4. Apprendre les conteneurs et l’ordonnancement de tâches.
  5. Prévoir la reprise après coupure : un traitement doit pouvoir recommencer.

04 Vos sept premiers jours

Une semaine faisable avec peu de moyens, pour vérifier que le métier vous plaît avant de vous engager.

  1. Jour 1 : modéliser trois tables liées pour un cas simple (écoles, élèves, notes).
  2. Jour 2 : charger un CSV public dans PostgreSQL avec un script.
  3. Jour 3 : ajouter des contrôles : doublons, valeurs hors bornes, dates.
  4. Jour 4 : rendre le script idempotent (le relancer ne crée pas de doublons).
  5. Jour 5 : l’exécuter dans un conteneur Docker.
  6. Jour 6 : planifier son exécution et journaliser les erreurs.
  7. Jour 7 : documenter le pipeline : entrées, sorties, contrôles, reprise.

05 Projets pour constituer des preuves

Pipeline d’open data avec contrôles

Conservez le besoin, les étapes, une démonstration et les limites rencontrées.

Catalogue de métadonnées

Conservez le besoin, les étapes, une démonstration et les limites rencontrées.

Présenter un projet dans une fiche de portfolio →

06 Erreurs fréquentes

  • Construire une architecture complexe avant d’avoir un besoin réel.
  • Oublier les contrôles de qualité : les erreurs se propagent en silence.
  • Ne pas prévoir la reprise après une coupure de courant ou de réseau.

07 Questions fréquentes

Que fait un ingénieur données ?

Construire des pipelines observables, sécurisés et documentés. Ses activités principales : modéliser les données; automatiser les contrôles; superviser les traitements.

Quelles compétences faut-il pour devenir ingénieur données ?

Les compétences clés sont : python, sql et bases de données, services cloud, hygiène et sécurité numériques, gestion de projet numérique. Chacune est détaillée sur cette page avec des ressources gratuites vérifiées.

Par où commencer pour devenir ingénieur données ?

1. Avoir de solides bases en SQL, en modélisation et en Python. 2. Comprendre les formats de données (CSV, JSON, Parquet) et leurs pièges. 3. Automatiser un traitement de bout en bout, avec des contrôles de qualité.

Faut-il un diplôme pour devenir ingénieur données ?

Les exigences varient selon les pays et les employeurs, et SkillPath ne fixe aucun diplôme. Dans tous les cas, des réalisations que vous pouvez montrer et expliquer renforcent une candidature : c’est l’objet des projets proposés sur cette page.

Peut-on apprendre ce métier avec peu de moyens ?

Privilégier formats ouverts, traitements sobres et reprise après coupure. Le générateur de parcours SkillPath adapte les étapes au temps disponible, à l’équipement (smartphone, ordinateur partagé ou personnel) et à la qualité de la connexion.

Fiche relue par la rédaction BNTIC News · méthode et limites