Choisir sa certification
Quelle certification Data Engineer choisir en 2026 ?
Le Data Engineer collecte les données, les transforme et prépare leur utilisation. Il vérifie leur qualité, gère les accès et surveille les traitements. Il doit aussi pouvoir les relancer après une panne. Pour choisir une certification, il faut comparer les tâches et les outils au programme, puis vérifier l’expérience recommandée.
Ce qu’un Data Engineer prend en charge
Les données doivent être correctes et à jour. Si un traitement échoue, il faut pouvoir trouver la cause et le relancer. Le Data Engineer peut partager ces tâches avec les Analytics Engineers et les équipes qui gèrent la plateforme.
- Collecter les données. Choisir un chargement complet ou incrémental, gérer les arrivées tardives et les changements de structure.
- Transformer et contrôler. Appliquer les règles de calcul, vérifier les clés, les doublons et les données rejetées.
- Déployer et reprendre. Versionner le code, tester les changements, gérer les dépendances et prévoir les relances après un échec.
- Exploiter. Suivre la fraîcheur des données, les erreurs, les temps d’exécution, les coûts et les droits d’accès.
Développer et exploiter les pipelines
Développer un pipeline, c’est aussi prévoir l’ordre des traitements, gérer les versions du code et surveiller les exécutions. Les examens Fabric et Databricks évaluent ces tâches sur leur plateforme.
- Dans Microsoft Fabric, DP-700 couvre le chargement complet ou incrémental, les transformations SQL, PySpark et KQL et les traitements en streaming. Le programme inclut aussi l’orchestration, la sécurité, la gestion des versions, le déploiement, la surveillance et l’optimisation.
- Sur Databricks, Data Engineer Associate couvre la plateforme, l’ingestion, la transformation et la modélisation. Il inclut Lakeflow Jobs, la gestion du code avec Git, les déploiements automatisés avec les Declarative Automation Bundles et la CLI, la gouvernance, la sécurité et le diagnostic des incidents ou des lenteurs.
- Sur Azure Databricks, DP-750 de Microsoft couvre la configuration de l’environnement, la sécurité et la gouvernance dans Unity Catalog, la préparation des données, puis le déploiement et la maintenance des pipelines. Il inclut une stratégie de tests et le suivi avec Azure Monitor.
DP-750 inclut les intégrations Azure autour de Databricks. Ces examens n’imposent pas d’en passer un autre d’abord. Databricks propose aussi Data Engineer Professional pour des tâches plus avancées de construction, d’optimisation et de maintenance.
Comparer les programmes des certifications Fabric
Préparer Fabric Data Engineer DP-700
Choisir et exploiter les services cloud
Où stocker les données ? Quel service exécute les traitements, avec quels accès et quel coût ? Les examens AWS et Google Cloud évaluent ces choix, en plus du traitement lui-même.
- Sur AWS, Data Engineer Associate DEA-C01 couvre l’ingestion et la transformation, le stockage, l’exploitation des pipelines, la qualité des données, la sécurité et la gouvernance. Il faut comparer les services selon leurs usages, leurs performances et leurs coûts.
- Sur Google Cloud, Professional Data Engineer couvre la conception des systèmes, l’ingestion et le traitement, le stockage, la préparation pour l’analyse, puis la maintenance et l’automatisation.
- Toujours sur Google Cloud, Associate Data Practitioner vise un profil qui a six mois de pratique des données sur la plateforme. Il couvre la préparation et l’ingestion, l’analyse, l’orchestration des pipelines et la gestion des données.
Sur AWS, l’examen demande de choisir entre plusieurs services de stockage et de traitement. Celui de Databricks porte sur la création et le suivi des pipelines dans la plateforme. Un même projet peut demander les deux compétences. Le choix dépend du travail à faire dans le poste actuel ou recherché.
Préparer AWS Data Engineer Associate
Concevoir et optimiser les traitements Snowflake
Sur Snowflake, le poste peut inclure le choix des méthodes de chargement, des ressources de calcul et des règles de protection des données.
SnowPro Advanced Data Engineer DEA-C02 évalue l’ingestion depuis des data lakes, des API ou des systèmes sur site, les transformations, la réplication et le partage entre plateformes cloud. Le programme couvre aussi les flux proches du temps réel, le dimensionnement du calcul, l’analyse des performances, la protection et la gouvernance des données.
Snowflake recommande au moins deux ans comme Data Engineer en production. Pour passer cet examen Advanced, une certification SnowPro Core active est obligatoire.
Choisir entre SnowPro Core et Advanced Data Engineer
Quel niveau faut-il pour chaque certification ?
| Environnement | Certification | Expérience et prérequis | Format de l’examen |
|---|---|---|---|
| Microsoft Fabric | Data Engineer Associate DP-700 | Aucune durée fixée par Microsoft. Pratique des chargements et transformations en SQL, PySpark et KQL, ainsi que du déploiement et du run. | 100 minutes, disponible en français. |
| Databricks | Data Engineer Associate | Databricks recommande six mois de pratique et la formation associée, sans prérequis obligatoire. | 45 questions notées en 90 minutes, sans version française. |
| Azure Databricks | Azure Databricks Data Engineer Associate DP-750 | Aucune durée fixée par Microsoft. SQL, Python et Git, avec une connaissance de Microsoft Entra, Azure Data Factory et Azure Monitor. | 120 minutes, disponible en français. |
| AWS | Data Engineer Associate DEA-C01 | 2 à 3 ans de data engineering, dont 1 à 2 ans sur AWS. Ce sont des recommandations d’expérience. | 65 questions en 130 minutes, dont 15 non notées. Seuil de 720 sur 1 000. |
| Google Cloud | Professional Data Engineer | Aucun prérequis imposé. Google recommande au moins 3 ans dans le secteur, dont 1 an à concevoir et gérer des solutions Google Cloud. | 40 à 50 questions en deux heures. |
| Snowflake | SnowPro Advanced Data Engineer DEA-C02 | SnowPro Core active obligatoire. Snowflake recommande au moins 2 ans comme Data Engineer en production. | 65 questions en 115 minutes, en anglais uniquement. Seuil de 750 sur 1 000. |
Associate ne désigne pas le même niveau partout. Les années de pratique ci-dessus sont des recommandations ; la Core active exigée par Snowflake est un prérequis.
Sources
Voir les programmes officiels
- Fabric Data Engineer DP-700
- Examen DP-700 : durée et langues
- Azure Databricks Data Engineer Associate DP-750
- Programme DP-750
- Databricks Data Engineer Associate
- Databricks : guide d’examen Data Engineer Associate
- Databricks Data Engineer Professional
- AWS Data Engineer Associate
- AWS Data Engineer Associate : durée et format
- Google Cloud Professional Data Engineer
- Google Cloud Associate Data Practitioner
- SnowPro Advanced Data Engineer
- Prérequis SnowPro Advanced
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