Data Engineering

Les 7 compétences clés pour devenir Data Engineer en 2025

SQL, Python, Spark, ETL/ELT, Cloud, DevOps et Data Modeling. Ces 7 compétences feront de vous un pilier incontournable des projets data.

Ronan Maron

Ronan Maron

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Article inspiré par la vidéo 7 compétences clés pour exceller en tant que Data Engineer de Natacha Njongwa Yepnga / LeCoinStat.

Le métier de Data Engineer est au cœur de l'écosystème data. Sans lui, pas de données propres, pas de modèles d'IA, pas d'analyses pertinentes. Mais comment exceller dans ce rôle en 2025 ? Voici les 7 compétences incontournables pour briller en tant que Data Engineer.

1. Maîtriser SQL : Le langage fondamental

SQL (Structured Query Language) est la base. Un Data Engineer doit savoir interroger, manipuler et structurer les données dans des bases relationnelles. Jointures, agrégations, optimisations de requêtes… SQL est un must-have pour travailler efficacement avec les données.

Sans SQL, impossible de déplacer ou transformer correctement les données. C'est le couteau suisse du Data Engineer.

2. Programmation et algorithmique : Python / Scala

Le Data Engineering est le métier le plus technique de la data. Python est incontournable, mais Scala et Java sont aussi très utilisés (notamment pour Spark).
Mais plus que le langage, l'algorithmique est cruciale :

  • Savoir structurer sa pensée.
  • Concevoir des solutions logiques.
  • S'adapter rapidement à de nouveaux outils.
Le vrai game ? Être indépendant des langages et maîtriser la logique derrière le code.

3. Traitement des données massives : Hadoop / Spark

Avec l'explosion du volume des données, il faut savoir manipuler des infrastructures comme :

  • Spark (pour le traitement distribué).
  • Hadoop (pour le stockage et le batch processing).
  • Kafka (pour le streaming).
Un Data Engineer doit savoir gérer des téraoctets de données sans faire trembler les serveurs.

4. ETL/ELT : La colonne vertébrale du Data Engineering

Un Data Engineer passe son temps à :

  1. Extraire les données (depuis des APIs, des bases, etc.).
  2. Transformer (nettoyer, enrichir, structurer).
  3. Charger (dans un data warehouse, un data lake, etc.).

Outils clés :

  • Airflow (orchestration).
  • Talend (intégration).
  • dbt (transformation).
Un bon ETL, c'est comme un pipeline d'eau : il doit être robuste, efficace et sans fuites.

5. Cloud Computing : AWS / GCP / Azure

En 2025, le Cloud est indispensable. Les entreprises veulent des Data Engineers capables de :

  • Déployer des solutions sur AWS (S3, Redshift, Glue).
  • Utiliser GCP (BigQuery, Dataflow).
  • Maîtriser Azure (Data Factory, Synapse).
Le Cloud, c'est l'avenir. Et cet avenir, il est déjà là.

6. DevOps et infrastructure : Docker / Terraform / CI/CD

Un Data Engineer moderne doit aussi :

  • Conteneuriser ses pipelines avec Docker.
  • Gérer l'Infrastructure as Code (IaC) avec Terraform.
  • Automatiser les déploiements avec des outils CI/CD.
Un Data Engineer qui maîtrise l’infra, c’est une pépite pour les recruteurs.

7. Data Modeling : Concevoir des structures efficaces

Savoir modéliser les données est essentiel :

  • Modèle conceptuel (quoi stocker ?).
  • Modèle logique (comment organiser ?).
  • Modèle physique (optimisation pour le stockage).
Une bonne modélisation, c'est la différence entre une base de données performante et un casse-tête ingérable.

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