Se former au métier de Data Engineer sur Google Cloud
Le Data Engineer, l’ingénieur des données, transforme les données en actifs stratégiques pour les entreprises, leur permettant de prendre des décisions éclairées, d’optimiser leurs opérations, et de rester compétitives voire de devenir les leaders de demain sur leurs marchés.
Ces dernières années, le cloud a révolutionné le métier du Data Engineer, à travers la capacité de stocker et de transformer des données à l’échelle via des services cloud natifs réduisant considérablement la complexité opérationnelle.
Parmi les leaders du cloud, Google Cloud est plébiscité dans de nombreux domaines, en particulier celui de la gestion des données, comme la Data Science et le Machine Learning, ou encore des plateformes d’Analytics et de Business Intelligence.
On comprend ainsi que se former aux technologies de Data Engineering sur Google Cloud est une stratégie payante pour les professionnels de l’informatique et de la donnée ainsi que pour leurs employeurs.
Cet article vous explique comment monter en compétences sur l’ingénierie des données sur Google Cloud et comment valoriser vos savoir-faire à travers une des certifications les plus recherchées sur le marché : la certification Google Cloud Professional Data Engineer.
Et cerise sur le gâteau, la certification Google Cloud Professional Data Engineer est la deuxième certification informatique la mieux payée en 2024 !
Se former au métier de Data Engineer sur Google Cloud
L’ingénieur de données conçoit et construit des systèmes qui collectent et transforment les données utilisées pour éclairer les décisions de l’entreprise. Il est amené à créer des charges de travail de migration, de travailler avec des données batch et stream, et plus encore.
Au sein de Google Cloud, le Data Engineer est amené à utiliser un ensemble de produits et de services pour stocker et transformer les données de l’entreprise à l’échelle, comme : BigQuery, Dataflow, Cloud Data Fusion, Cloud Composer, Pub/Sub, Dataproc.
Les connaissances bases du métier Data Engineer sur Google Cloud
Pour se former au métier de Data Engineer sur Google Cloud, il faut commencer par acquérir les compétences fondamentales de la gestion des données dans Google Cloud. La formation Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals est conçue pour accompagner tous les professionnels souhaitant une découverte pratique des produits et services de big data et de machine learning dans Google Cloud. Nous avons écrit un article focus formation qui présente cette formation en détail.
Les compétences fondamentales de l’ingénieur de données sur Google Cloud
Une fois ces connaissances fondamentales acquises, les compétences principales de l’ingénieur de données seront acquises à travers la formation Data Engineering on Google Cloud.
Cette formation de 4 jours explore les piliers suivants du métiers de Data Engineer sur Google Cloud:
- L’ingénierie des données : introduction aux data lakes et data warehouse, données personnelles, accès et gouvernance des données,
- La construction de Data Lakes avec Cloud Storage, Cloud SQL
- La construction de Data Warehouse avec BigQuery
- La construction de pipelines de données batch (EL, ELT, ETL)
- L’exécution de charges de travail hadoop / spark avec Dataproc
- L’exécution de charges de travail sans serveur avec Dataflow
- La gestion des pipelines de données avec Cloud Data Fusion et Cloud Composer
- La gestion de données en streaming avec une architecture de référence basée sur Cloud Pub/Sub, DataFlow et BigQuery ou Bigtable
- Les outils de Machine Learning et d’IA pour les Data Engineers dans Google Cloud comme BigQuery ML, AutoML, Vertex AI Pipelines et les notebooks
L’expertise produit
Le catalogue de formation officiel de Google Cloud permet aux Data Engineers de renforcer leur expertise autour de plusieurs produits au cœur des data platform modernes : BigQuery, Dataflow, Data Fusion, Dataplex.
Expertise BigQuery pour le Data Engineer
A ce niveau de formation, les Data Engineers sont familiers avec BigQuery et sont à l’aise pour y stocker et requêter de gros volumes de données.
La formation Data Warehousing with BigQuery: Storage Design, Query Optimization, and Administration apprend aux Data Engineers à exploiter de manière optimale BigQuery.
Dans cette formation de 3 jours, l’architecture de BigQuery est présentée en détail afin connaître les meilleures pratiques de conception de schéma et de stockage en vue de maximiser les performances d’ingestion, de requêtage des données et de création de modèles ML avec BigQuery ML.
Cette formation couvre également le volet administration de BigQuery, les outils de journalisation et de surveillance du data warehouse ainsi que différentes méthodes pour sécuriser les données et automatiser les charges de travail.
Les différents modèles de tarification sont présentés, ce qui permet aux data engineers et aux entreprises de maximiser la valeur de leurs investissements dans l’analyse de données tout en contrôlant les coûts.
Expertise Dataflow pour le Data Engineer
Dataflow est un service essentiel pour les Data Engineers qui souhaitent créer des workflows de transformation de données à l’échelle.
La formation de 3 jours Serverless Data Processing with Dataflow s’appuye sur les connaissances de base vues durant la formation Data Engineer sur Google Cloud donne les compétences nécessaires au Data Engineer pour construire des pipelines de transformation de données avec Apache Beam et les exécuter et les opérer dnas Google Cloud avec Dataflow.
L’accent est mis sur l’optimisation et l’industrialisation de flux de travails ETL serverless fiables et sécurisés dans Google Cloud
Expertise Cloud Data Fusion pour le Data Engineer
Cloud Data Fusion répond aux problématiques d’intégration de données (type middleware) et offre une GUI permettant d’intégrer aisément différentes sources de données et formats dans Google Cloud.
Introduit pendant la formation Data Engineer on Google Cloud, Cloud Data Fusion est abordé en détails dans la formation de 2 jours Data Integration with Cloud Data Fusion.
Cette formation traite notamment de la construction et de l’exécution de pipelines simples et complexes d’intégration de données avec Cloud Data Fusion, de son UI Wrangler, des connecteurs et de l’architecture d’intégration des données, des métadonnées et de la lignée de données.
Expertise Dataplex pour le Data Engineer
Toute entreprise a besoin d’un outil intelligent de gouvernance des données.
Dataplex est une structure de données intelligente qui permet aux organisations de découvrir, gérer, surveiller et gouverner de manière centralisée leurs données dans des lacs de données, des entrepôts de données et des datamarts.
La formation de 2 jours Managing a Data Mesh with Dataplex accompagne les entreprises qui souhaitent mettre en place une Data Platform Modern en s’appuyant sur Dataplex.
Cette formation aborde notamment les architecture orientée data, le traitement des données avec Dataplex, ainsi que la l’étiquetage, le catalogage, la qualité, le profilage et la sécurisation des données avec Dataplex
Les cas d’usage spécifiques liées aux migration
Pour accompagner les entreprises qui souhaitent migrer le stockage et la gestion de toute ou partie de leur données dans Google Cloud, il existe 3 formations officielles chacune spécifiques à un environnement source
La formation Migrating Teradata Users to BigQuery apprend aux apprenants les concepts de BigQuery en les comparants à Teradata et explique comment migrer ses données de Teradata vers BigQuery.
La formation Migrating Snowflake Users to BigQuery apprend aux apprenants les concepts de BigQuery en les comparants à Snowflake et explique comment migrer ses données de Snowflake vers BigQuery.
La formation Migrating Amazon Redshift Users to BigQuery apprend aux apprenants les concepts de BigQuery en les comparants à Redshift et explique comment migrer ses données de Redshift vers BigQuery.
Pratique le métier de Data Engineer on Google Cloud
De nombreux exercices pratiques (labs) sont disponibles en complément des cours officiels Google Cloud dans l’environnement en ligne cloudskillsboost.
On notera particulièrement ces labs dans le cadre d’une formation au métier de Data Engineer sur Google Cloud:
- Prepare Data for ML APIs on Google Cloud
- Build a Data Warehouse with BigQuery
- Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML
- Build a Data Mesh with Dataplex
Bonus : ces labs sont regroupés en quêtes qui permettent d’obtenir des badges digitaux (skills badges) qui attestent des compétences des apprenants !
Actuellement Google Cloud offre un accès gratuit à la plateforme cloudskillsboost pour les organisations clientes Google Cloud.
Contactez-nous pour des licences Google Cloud Skills Boost pour votre organisation.
Conclusion
Le rôle de Data Engineer sur Google Cloud est aujourd’hui un des métiers les plus recherchés par les entreprises. Et l’avenir du métier de Data Engineer dans Google Cloud s’annonce radieux : la migration massive des entreprises vers le cloud, l’explosion du volume de données et la complexification des architectures de données créent une forte demande pour des professionnels qualifiés capables de concevoir, de construire et de gérer des pipelines de données robustes et évolutifs.
Vous êtes intéressés par vous former ou former vos équipes au métier de Data Engineer dans Google Cloud ?
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Contactez-nous directement pour organiser les parcours de formation au métier de Data Engineer !
