Analytics Engineer - Métier le plus sexy de la décennie?
En 2010, la Harvard Business Review couronnait le métier de Data Scientist comme « le job le plus sexy du 21e siècle ».
Les entreprises du monde entier se sont alors lancées dans une course au recrutement de ces profils capables de donner du sens aux montagnes de données qu'elles accumulaient. Une vraie pénurie de talents s'est installée, les salaires ont explosé.
C'étaient les conditions rêvées pour devenir data scientist, la compétition n'existant presque pas.
Mais rapidement, un problème est apparu : ces experts de la data avaient besoin de... data! De la data livrée à temps, avec des pipelines fiables et bien organisée. Une nouvelle étoile naîtra de ce besoin: Data Engineers.
L'essor du Data Engineer : une nécessité technique
Avec la croissance exponentielle des données, les entreprises ont pris conscience que collecter et stocker l'information ne suffisait pas.
Il faut des infrastructures robustes, des pipelines de données fiables et des architectures capables de supporter des analyses et modèles de plus en plus complexes.
C'est ainsi que les Data Engineers ont pris une place essentielle dans les équipes data, construisant les systèmes qui permettent aux Data Scientists de s'amuser avec la data.
Mais avec le temps, ces deux métiers se sont tellement spécialisés qu'un vide est apparu entre eux.
Les Data Scientists s'enfermaient dans leur notebook et créaient des modèles de ML sans se soucier des contraintes techniques de mise en production.
Les Data Engineers se concentraient sur la fiabilité des infrastructures et les best practice DevOps tout en maudissant les Data Scientists.
Les Data scientists on et Data engineer ne partagent que quelques outils pour leur travail
L'émergence de l'Analytics Engineer : le maillon manquant
Aujourd'hui, on a donc l'impression que l'histoire se répète encore une fois cette fois-ci pour combler le fossé entre DE et AE : l'Analytics Engineer.
Son objectif ? Transformer les données brutes en données prêtes à l'analyse en automatisant les transformations, en optimisant les modèles de données et en facilitant l'accès à l'information pour les équipes analytiques.
Ce métier est en plein essor à l'international et commence à se développer en France. Le plus intéressant ? Les profils sont encore peu définis mais on commence déjà à voir quels outils seront à sa disposition: Python, SQL, DBT, Git, Airflow... bref un vrai mix des deux profils data.
Aujourd'hui est donc le meilleur moment de se lancer dans cette nouvelle carrière sachant que la demande est là et ne pourra qu'augmenter dans les années à venir!
Se former à un prix imbattable
Malgré la forte demande, les formations en Analytics Engineering restent rares et souvent coûteuses.
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