Comment devenir data engineer ?

Les données sont aujourd’hui le carburant de toutes les entreprises modernes. Derrière chaque tableau de bord, chaque recommandation personnalisée ou chaque algorithme d’intelligence artificielle, il y a une architecture solide conçue et maintenue par un spécialiste : le data engineer. Ce métier, à la croisée de l’informatique, des bases de données et de l’analyse, attire de plus en plus de profils techniques en quête de sens et d’impact.

Mais par où commencer ? Quelles compétences faut-il développer, quels outils faut-il maîtriser, et surtout, quel parcours suivre pour accéder à ce rôle stratégique ? Dans cet article, on vous guide pas à pas pour comprendre le métier, identifier les étapes clés de la formation et construire un plan d’action concret pour devenir data engineer, que vous soyez étudiant, en reconversion ou déjà dans le monde de la tech.

Comprendre le rôle stratégique de ce professionnel des données

Dans un monde où les données sont au cœur des décisions stratégiques, le métier de data engineer devient incontournable pour les entreprises souhaitant valoriser efficacement leurs informations. Ce professionnel conçoit, construit et optimise des pipelines de données robustes, permettant aux analystes et aux data scientists d’accéder à des données fiables et structurées. Il intervient en amont de toute la chaîne de traitement, garantissant à la fois la qualité, la sécurité et la disponibilité des données sur le long terme.

Pour celles et ceux qui se demandent comment devenir data engineer, la voie passe généralement par une formation solide en informatique, mathématiques ou ingénierie. De nombreux professionnels optent pour un cursus en école d’ingénieur ou un master spécialisé en big data ou en systèmes d’information. Toutefois, l’alternance, les bootcamps intensifs et les certifications techniques (comme celles proposées par AWS, Google Cloud ou Microsoft Azure) gagnent du terrain, notamment pour les profils en reconversion. Selon Glassdoor, le salaire médian d’un data engineer en France avoisine les 48 000 € brut par an, avec une progression rapide en fonction de l’expérience et des compétences techniques (Spark, Kafka, Python, SQL…).

Concrètement, devenir ingénieur en données, c’est aussi maîtriser les enjeux métiers liés aux données : comprendre les besoins des équipes marketing, produit ou RH, tout en assurant une architecture de données scalable et conforme aux normes RGPD. C’est un rôle technique, certes, mais aussi stratégique : selon une étude de Deloitte, 62 % des entreprises les plus performantes ont investi dans des équipes de data engineering pour accélérer leur transformation digitale. Un choix de carrière donc à la fois porteur et évolutif.

Quelles compétences techniques sont indispensables aujourd’hui

Maîtriser les outils techniques est un passage obligé pour celles et ceux qui souhaitent accéder au métier de data engineer. Ce professionnel, pivot de la chaîne de traitement des données, doit savoir construire, optimiser et maintenir des pipelines de données robustes. Avec l’explosion du volume de données — estimé à plus de 180 zettaoctets d’ici 2025 selon Statista — les entreprises recherchent des profils capables de gérer des flux complexes en temps réel.

Parmi les compétences incontournables, la connaissance avancée de langages comme Python et SQL est essentielle. Python est largement utilisé pour le traitement des données, tandis que SQL reste le langage de référence pour interroger les bases relationnelles. La maîtrise de systèmes de gestion de bases de données (PostgreSQL, MySQL, MongoDB) et de frameworks comme Apache Spark ou Kafka est également très recherchée. À cela s’ajoutent des compétences en cloud computing, notamment sur AWS, Azure ou Google Cloud Platform, souvent exigées dans les offres d’emploi.

Outils et technologies clés pour les ingénieurs data

Compétence	Description	Utilisation concrète
Python	Langage de programmation polyvalent	Automatisation des flux de données, transformation de datasets
SQL	Langage de requête pour bases de données relationnelles	Extraction et manipulation de données structurées
Apache Spark	Framework de traitement distribué	Traitement de gros volumes de données en parallèle
AWS / GCP / Azure	Plateformes cloud	Déploiement et gestion d’infrastructures de données évolutives

Pour ceux qui se demandent comment devenir data engineer aujourd’hui, il est recommandé de suivre une formation initiale solide en informatique ou en mathématiques appliquées, complétée par des certifications techniques (comme Google Cloud Data Engineer ou AWS Certified Data Analytics). L’expérience pratique à travers des projets personnels ou en entreprise reste un atout majeur pour se démarquer sur le marché.

Pourquoi la maîtrise des outils cloud est devenue incontournable

Avec l’essor du Big Data et la généralisation des architectures distribuées, les ingénieurs data doivent aujourd’hui maîtriser un large éventail d’outils cloud pour rester compétitifs. Cette évolution technologique n’est pas une simple tendance : elle reflète les besoins croissants des entreprises en matière de traitement des données à grande échelle, de scalabilité et de disponibilité en temps réel.

Pour toute personne souhaitant comprendre comment devenir data engineer, il devient indispensable de se former aux principales plateformes cloud telles qu’AWS, Microsoft Azure ou Google Cloud Platform. Selon une étude de LinkedIn publiée en 2023, plus de 70 % des offres d’emploi en data engineering mentionnent désormais une ou plusieurs compétences cloud comme critère obligatoire. Ces outils permettent d’automatiser le déploiement des pipelines de données, de gérer des bases de données massives et d’optimiser les temps de traitement grâce à des solutions comme Amazon Redshift, BigQuery ou Databricks.

En pratique, développer une expertise dans ces environnements implique de comprendre les services de stockage (S3, Azure Blob), les outils d’orchestration (Airflow, Dataflow), ainsi que les mécanismes de sécurité des données en cloud. Pour accélérer son apprentissage, il est conseillé de suivre des certifications reconnues comme la « Google Cloud Professional Data Engineer » ou l’« AWS Certified Data Analytics – Specialty ». Ces parcours offrent une validation concrète des compétences techniques, tout en renforçant la crédibilité professionnelle auprès des recruteurs.

Études supérieures ou formations en ligne : que choisir pour se lancer

Se former pour devenir data engineer peut suivre plusieurs chemins, chacun avec ses avantages. Entre les cursus universitaires classiques et les formations en ligne spécialisées, le choix dépend souvent du temps disponible, du budget et des objectifs professionnels. Le métier, très recherché, exige une solide maîtrise des bases de données, des langages comme SQL, Python ou Scala, ainsi que des outils cloud comme AWS ou GCP. Selon une étude de Glassdoor, les data engineers en France peuvent espérer un salaire médian autour de 45 000 à 55 000 € brut annuel en début de carrière, avec des hausses rapides selon l’expérience et la spécialisation.

Pour celles et ceux qui choisissent la voie académique, un bac+5 en informatique, mathématiques appliquées ou data science est souvent recommandé. Les écoles d’ingénieurs (comme CentraleSupélec ou l’INSA) et les universités (Paris-Saclay, Sorbonne Université, etc.) proposent des masters très complets. En parallèle, les bootcamps et plateformes comme OpenClassrooms, Le Wagon ou DataCamp permettent d’acquérir des compétences ciblées en quelques mois, avec des projets concrets à l’appui. Ces formats intensifs sont particulièrement adaptés aux reconversions professionnelles ou aux autodidactes souhaitant accélérer leur insertion sur le marché du travail.

Voici un comparatif synthétique des deux approches de formation :

Critère	Cursus universitaire	Formation en ligne / Bootcamp
Durée	3 à 5 ans	3 à 12 mois
Coût	Gratuit à modéré (universités publiques)	1 500 à 7 000 € selon l’organisme
Reconnaissance	Diplôme d’État	Certification professionnelle
Accès à l’emploi	Excellente pour les grandes entreprises	Rapide si projet solide et réseau actif

En définitive, savoir comment devenir data engineer dépend surtout de votre profil et de vos contraintes personnelles. L’essentiel est de viser une formation qui allie théorie, pratique et mise en situation réelle pour répondre aux attentes du marché tech, en constante évolution.

Certifications populaires qui valorisent votre profil

Se former au métier de data engineer passe souvent par l’obtention de certifications reconnues, qui viennent valider ses compétences techniques et renforcer sa crédibilité auprès des employeurs. Dans un secteur où la maîtrise des outils cloud, des bases de données massives et des pipelines de données est clé, ces validations officielles peuvent faire une réelle différence sur le marché du travail.

Parmi les plus prisées, la certification Google Cloud Professional Data Engineer se distingue : elle atteste d’une expertise dans la conception, la construction et la mise en production de systèmes de traitement de données sur Google Cloud. De son côté, la certification Microsoft Azure Data Engineer Associate est également très recherchée, notamment pour les profils orientés vers l’écosystème Microsoft. Selon une étude LinkedIn de 2023, ces deux titres figurent parmi les 10 certifications les plus valorisées dans les offres d’emploi tech en Europe.

Voici un aperçu des certifications les plus pertinentes pour ceux qui souhaitent progresser vers une carrière en ingénierie des données :

Certification	Organisme	Compétences visées	Durée de validité
Google Cloud Professional Data Engineer	Google	Architecture cloud, traitement de données, IA	2 ans
Azure Data Engineer Associate	Microsoft	Azure Data Factory, SQL, modélisation de données	1 an
IBM Data Engineering Professional Certificate	Coursera / IBM	Python, SQL, ETL, bases NoSQL	Illimitée
Databricks Data Engineer Associate	Databricks	Spark, Delta Lake, ingestion de données	2 ans

Choisir la bonne certification dépend de son niveau actuel, de ses objectifs professionnels et du type d’entreprise ciblée. Pour celles et ceux qui souhaitent comprendre comment devenir data engineer, ces parcours certifiants offrent une feuille de route claire et reconnue, en plus de permettre de se démarquer dans un environnement concurrentiel.

Langages de programmation à privilégier pour briller dans ce métier

Pour maîtriser les compétences clés d’un data engineer, il est essentiel de se concentrer sur l’apprentissage de plusieurs langages de programmation incontournables. Ces outils ne sont pas seulement des lignes de code, mais les fondations sur lesquelles reposent les pipelines de données à grande échelle, les systèmes de traitement distribués et les architectures cloud modernes. Selon une étude de Stack Overflow menée en 2023, Python, SQL et Java figurent parmi les langages les plus utilisés dans le domaine de l’ingénierie des données.

Langages incontournables pour exceller en ingénierie des données

Python est le langage le plus plébiscité grâce à sa simplicité, sa richesse en bibliothèques (comme Pandas, PySpark ou Airflow) et sa compatibilité avec les environnements Big Data. SQL, quant à lui, reste un pilier pour manipuler et interroger efficacement des bases de données relationnelles, essentielles dans la majorité des projets. Java et Scala sont souvent préférés dans les environnements Hadoop et Apache Spark pour leur performance sur les traitements distribués. Enfin, Go et Rust émergent également pour leur efficacité dans des systèmes à forte contrainte de performance.

Langage	Utilisation principale	Atouts
Python	Automatisation, ETL, orchestration	Lisible, riche en bibliothèques
SQL	Interrogation de bases de données	Indispensable, universel
Java	Traitement Big Data (Hadoop, Spark)	Performant, robuste
Scala	Systèmes distribués	Compatible avec Spark, fonctionnel
Go	Microservices, outils internes	Rapide, léger

Pour ceux qui se demandent comment devenir data engineer, la maîtrise de ces langages constitue une étape stratégique. Commencer par Python et SQL permet de bâtir une base solide, avant d’explorer des langages plus techniques selon les besoins spécifiques du poste ou du secteur visé. En combinant compétences techniques, curiosité et rigueur, les aspirants ingénieurs data peuvent se démarquer sur un marché en pleine croissance, où la demande de profils qualifiés a augmenté de 50 % entre 2021 et 2023 selon LinkedIn.

Comment acquérir une première expérience concrète sans avoir déjà travaillé

Obtenir sa première expérience en tant que data engineer peut sembler complexe sans avoir encore occupé ce type de poste, mais plusieurs stratégies permettent de contourner ce frein. L’une des plus efficaces consiste à se lancer dans des projets personnels ou open source. Par exemple, concevoir un pipeline de données avec Apache Airflow, collecter des données via des API publiques, puis les stocker dans un entrepôt de données comme BigQuery ou Snowflake permet de démontrer concrètement ses compétences techniques. Ces projets, bien documentés sur GitHub ou présentés dans un portfolio en ligne, jouent un rôle clé lors des entretiens techniques.

Les bootcamps intensifs, comme ceux proposés par DataScientest ou Le Wagon, intègrent souvent une phase projet en conditions réelles. Ces formations permettent non seulement d’acquérir les fondamentaux du métier, mais aussi de travailler sur des cas d’usage concrets, souvent en lien avec des entreprises partenaires. Selon une étude de Course Report, 79 % des diplômés de bootcamp trouvent un emploi dans le secteur tech dans les six mois suivant leur formation. Participer à des hackathons ou contribuer à des communautés de data engineering (ex. : Kaggle, Stack Overflow) permet également de gagner en visibilité et en crédibilité.

Enfin, proposer ses services à titre bénévole à des associations ou des TPE locales peut être une excellente porte d’entrée. Ces structures ont souvent des besoins en traitement de données, mais peu de ressources pour recruter. Cela permet de bâtir une première expérience tangible, valorisable sur un CV ou LinkedIn, tout en développant un réseau professionnel utile pour accéder à des opportunités salariées par la suite.

Les meilleures plateformes pour apprendre en pratique

Plonger dans le métier de data engineer passe par une solide formation théorique, mais surtout par une mise en pratique concrète. Pour acquérir les compétences techniques indispensables — manipulation de bases de données, traitement de données massives, automatisation de pipelines — plusieurs plateformes d’apprentissage en ligne se démarquent par la qualité de leurs parcours et la richesse de leurs projets réels.

Parmi les références incontournables, DataCamp et Coursera proposent des parcours structurés avec des exercices interactifs et des cas concrets issus du monde professionnel. Coursera, par exemple, collabore avec des universités comme Stanford ou des entreprises comme Google pour offrir des spécialisations en ingénierie des données. De son côté, Udacity se distingue par ses nanodegrees ciblés, intégrant mentorat personnalisé et projets notés par des experts. Selon une étude interne d’Udacity, 73 % des apprenants déclarent avoir obtenu un poste ou une promotion dans les six mois suivant la fin de leur formation.

Voici un aperçu comparatif de quelques plateformes recommandées pour apprendre en situation réelle :

Plateforme	Atouts	Prix moyen
DataCamp	Exercices interactifs, focus data, niveau débutant à avancé	25 €/mois
Coursera	Certifications reconnues, partenariats universitaires	Gratuit à 80 €/mois
Udacity	Projets concrets, mentorat, suivi de carrière	~400 €/mois
OpenClassrooms	Diplômes reconnus par l’État (France), accompagnement individuel	300 à 500 €/mois

Pour ceux qui se demandent comment devenir data engineer sans passer par un cursus universitaire classique, ces plateformes offrent une alternative crédible et accessible. L’idéal est de choisir un parcours intégrant des projets pratiques, car ce sont eux qui feront la différence sur un CV ou lors d’un entretien technique.

Reconnaître les différences entre ce rôle et celui du data scientist

Avant de se lancer sur la voie du data engineering, il est essentiel de bien comprendre en quoi ce métier diffère de celui de data scientist. Bien que complémentaires, ces deux rôles s’appuient sur des compétences et des objectifs distincts. Tandis que le data scientist se concentre sur l’analyse de données pour en extraire des insights stratégiques, le data engineer est responsable de la conception, de la mise en place et de la maintenance des infrastructures de données. En d’autres termes, l’un construit le pipeline, l’autre l’exploite pour générer de la valeur métier.

Devenir data engineer implique donc une forte expertise technique, notamment en bases de données, en systèmes distribués comme Hadoop ou Spark, et en langages comme Python, Java ou Scala. Selon une étude de Dice Tech Jobs Report 2023, les offres pour ce poste ont connu une croissance de 50 % en deux ans, preuve que la demande explose. Contrairement au data scientist, qui doit maîtriser les statistiques avancées et l’apprentissage automatique, le data engineer se concentre sur la fiabilité, la scalabilité et l’automatisation des flux de données. C’est un profil très recherché dans les secteurs où la donnée est massive et critique, comme la finance, l’e-commerce ou les télécommunications.

Pour ceux qui s’interrogent sur comment devenir data engineer, il est recommandé de suivre un parcours en informatique ou en génie logiciel, complété par des formations spécialisées en big data. Des plateformes comme DataCamp, Udacity ou OpenClassrooms proposent des cursus professionnalisants. En entreprise, le travail quotidien du data engineer consiste à rendre les données accessibles et exploitables, ce qui en fait un pilier invisible mais essentiel de toute stratégie data-driven.

Salaire, évolution et perspectives d’emploi selon les régions en France

Le métier de data engineer suscite un intérêt croissant dans l’ensemble des régions françaises, notamment avec l’essor du big data et des infrastructures cloud. Si les opportunités sont nombreuses, elles varient toutefois selon les bassins d’emploi. En Île-de-France, notamment à Paris et dans la région de Saclay, les profils techniques dans la gestion et le traitement de données sont particulièrement recherchés. Le salaire moyen y est plus élevé, autour de 48 000 à 55 000 € brut annuels pour un profil junior, et peut dépasser les 75 000 € pour un professionnel expérimenté.

En région, la dynamique est également porteuse, même si les rémunérations peuvent être légèrement inférieures. À Lyon, Toulouse ou Lille, par exemple, les data engineers bénéficient d’un marché actif grâce à la présence de clusters technologiques, de start-ups et de grands groupes industriels. Selon les données de Pôle emploi et de l’Apec, un ingénieur data en région commence autour de 40 000 € par an, avec une progression rapide selon l’expérience et la spécialisation technique (ingénierie des pipelines de données, cloud computing, etc.).

Voici un aperçu des salaires bruts annuels moyens selon la région :

Région	Junior (0-2 ans)	Confirmé (3-5 ans)	Senior (5+ ans)
Île-de-France	48 000 €	60 000 €	75 000 €+
Auvergne-Rhône-Alpes	42 000 €	52 000 €	65 000 €
Occitanie	40 000 €	50 000 €	62 000 €
Hauts-de-France	38 000 €	48 000 €	60 000 €

Pour celles et ceux qui souhaitent savoir comment devenir data engineer, il est essentiel d’identifier les zones géographiques les plus porteuses pour optimiser son insertion professionnelle. Miser sur des régions dynamiques technologiquement peut offrir des perspectives d’évolution plus rapides, notamment vers des postes d’architecte data ou de lead engineer, très valorisés sur le marché.

Comment optimiser son CV et réussir un entretien dans ce domaine

Pour décrocher un poste dans l’ingénierie des données, il ne suffit pas de maîtriser les outils comme Python, SQL ou Spark. Il faut aussi savoir mettre en valeur ses compétences techniques et ses expériences projet dans un CV clair, structuré et orienté résultats. Les recruteurs passent en moyenne moins de 8 secondes sur une première lecture de CV, il est donc crucial de faire bonne impression dès les premières lignes.

Adaptez votre curriculum vitae en fonction des missions de data engineering : ingestion de données massives, automatisation des pipelines, gestion de bases de données ou encore optimisation des performances. Mentionnez les technologies spécifiques utilisées (ex. : Kafka, Airflow, AWS, GCP), avec des exemples concrets. Par exemple, au lieu d’écrire simplement « Création de pipelines de données », précisez : « Développé un pipeline ETL automatisé en Python/Airflow, réduisant de 30 % les temps de traitement quotidiens sur BigQuery ».

Lors de l’entretien, préparez-vous à justifier vos choix techniques, à résoudre des cas pratiques (souvent en live coding) et à démontrer votre compréhension des architectures data. Selon une étude de DataRecrut, 62 % des recruteurs s’attendent à ce que les candidats sachent expliquer comment ils gèrent la scalabilité et la qualité des données. Entraînez-vous à exposer vos projets passés avec méthode : contexte, enjeux, solution mise en place, résultats mesurables. Cette approche structurée renforcera votre crédibilité et votre impact.

Étapes clés pour construire un parcours cohérent et performant

Se lancer dans une carrière de data engineer demande une planification rigoureuse et une montée en compétences progressive. Ce métier, de plus en plus recherché dans les secteurs de la finance, de la santé ou encore du e-commerce, repose sur la capacité à concevoir des infrastructures fiables pour collecter, transformer et exploiter de grandes quantités de données. Selon une étude de Glassdoor, le salaire moyen d’un data engineer en France dépasse les 45 000 € brut par an dès les premières années, avec une forte progression après cinq ans d’expérience.

Pour s’orienter efficacement vers ce métier, il est recommandé de suivre un parcours académique en informatique, mathématiques appliquées ou ingénierie des données. Toutefois, des formations alternatives comme les bootcamps en data engineering ou les cursus proposés par OpenClassrooms et DataScientest permettent aussi d’acquérir les compétences techniques essentielles. Ces compétences incluent notamment la maîtrise des langages Python et SQL, l’usage de frameworks comme Apache Spark, et la connaissance des architectures cloud (AWS, Azure, GCP). L’apprentissage par la pratique, via des projets personnels ou en entreprise, est essentiel pour développer une expertise concrète et opérationnelle.

Voici quelques étapes clés pour structurer votre montée en compétences :

• Acquérir les bases en programmation et en bases de données relationnelles
• Approfondir les concepts de data pipelines, ETL et modélisation de données
• Se former aux outils cloud et aux bonnes pratiques DevOps
• Construire un portfolio de projets concrets à présenter aux recruteurs

Conclusion

Devenir data engineer demande une solide compréhension des bases de données, une maîtrise des langages comme SQL, Python ou Scala, ainsi qu’une bonne connaissance des outils Big Data et des architectures cloud. Il est également essentiel de développer une logique de résolution de problèmes, de rester curieux et de se former en continu pour suivre l’évolution rapide du secteur.

Avec de la motivation, une feuille de route claire et les bons outils, cette carrière est accessible même aux profils en reconversion. Prêt à franchir le pas ? N’hésitez pas à consulter nos autres articles pour approfondir vos compétences et découvrir les parcours inspirants de professionnels du data engineering !