Intelligence Artificielle, Big Data

Formation Bootcamp Data Engineer: Maîtriser l'Ingénierie des Données pour l'Entreprise

Maîtrisez les fondamentaux du Data Engineering. Apprenez à concevoir, construire et gérer des pipelines de données robustes. Développez des compétences clés pour l'architecture Big Data et l'intégration continue. Formez-vous aux outils et technologies essentiels du domaine. Accélérez votre carrière dans la donnée.

Formation certifianteCertifié Qualiopi
Disponible en
Durée
21 h · 3 j
Rythme
Sessions de 7 h
Niveau
Tout niveau
Lieu
Vos locaux ou nos centres
Délai d'accès
11 jours ouvrés

Tarif intra-entreprise

Sur devis

Groupe jusqu'à 10 personnes · programme adaptable

Demander un devisÊtre rappelé par un conseiller

Réponse sous 24 h ouvrées · sans engagement

Financement

OPCOPlan de développement des compétencesFNE / FAFSimuler mon financement

Objectifs de la formation

Concevoir des architectures de données efficaces et robustes
Construire des pipelines de données automatisés et résilients
Optimiser le traitement des données distribué en utilisant les outils et technologies les plus récents
Déployer des solutions de données sur des plateformes Cloud sécurisées et évolutives

Programme détaillé

12 modules · 21 heures
01

Introduction au Data Engineering & Écosystème Big Data

  • —Rôle du Data Engineer et enjeux actuels
  • —Panorama des architectures Big Data (Data Lake, Data Warehouse)
  • —Introduction aux concepts d'ETL/ELT
  • —Présentation des outils open source et cloud
02

Fondamentaux des Bases de Données pour la Data

  • —Rappels SQL avancés (jointures complexes, agrégations, fenêtrage)
  • —Modélisation de données (relationnel, dimensionnel)
  • —Introduction aux bases NoSQL (types, cas d'usage)
  • —Optimisation des requêtes et indexation
03

Programmation Python pour la Donnée

    04

    Traitement Distribué avec Apache Spark - Fondamentaux

    • —Architecture de Spark (RDD, DataFrame, Dataset)
    • —API Spark SQL pour la manipulation de données
    • —Transformations et actions Spark
    • —Introduction à PySpark
    05

    Traitement Distribué avec Apache Spark - Avancé

    • —Optimisation des performances Spark
    • —Gestion des shuffles et des partitions
    • —Traitement de données structurées et non structurées
    • —Cas d'usage de Spark en Data Engineering
    06

    Ingérer et Transformer les Données: Concepts ETL/ELT

    • —Cycle de vie d'un pipeline de données
    • —Techniques d'ingestion de données (batch, streaming)
    • —Transformation de données (nettoyage, enrichissement, agrégation)
    • —Qualité des données et gestion des erreurs
    07

    Orchestration de Pipelines avec Apache Airflow

    • —Concepts d'Airflow (DAGs, Opérateurs, Capteurs)
    • —Création de DAGs complexes et gestion des dépendances
    • —Planification et surveillance des workflows
    • —Bonnes pratiques d'utilisation d'Airflow
    08

    Intégration Continue et Déploiement Continu (CI/CD)

    • —Principes du CI/CD en Data Engineering
    • —Utilisation de Git pour le contrôle de version
    • —Tests unitaires et d'intégration pour les pipelines
    • —Automatisation des déploiements
    09

    Introduction aux Services Cloud pour la Donnée (AWS/GCP/Azure)

    • —Présentation des offres Data des principaux fournisseurs cloud
    • —Stockage d'objets (S3, GCS, Blob Storage)
    • —Services de calcul (EC2, GCE, VM)
    • —Bases de données managées (RDS, Cloud SQL, Azure SQL DB)
    10

    Stockage et Requête de Données dans le Cloud

    • —Data Warehouses cloud (Redshift, BigQuery, Snowflake)
    • —Lakes de données cloud (Data Lake Storage)
    • —Services de traitement sans serveur (Lambda, Cloud Functions)
    • —Bonnes pratiques de coût et de performance cloud
    11

    Streaming de Données avec Apache Kafka (Concepts)

    • —Principes de Kafka (Producteurs, Consommateurs, Brokers)
    • —Cas d'usage du streaming en Data Engineering
    • —Intégration de Kafka dans des architectures de données
    • —Surveillance des flux de données
    12

    Tendances, Sécurité et Projets Data Engineering

    • —Sécurité et confidentialité des données (RGPD)
    • —Gouvernance des données et catalogue de données
    • —Tendances émergentes (Data Mesh, MLOps, DataOps)
    • —Discussion de cas d'études réels et perspectives de carrière
    • —--
    Le conseil de l'expert

    L'un des objectifs pédagogiques clés de notre Bootcamp Data Engineer est de concevoir des architectures de données efficaces et robustes. Ce module est essentiel pour permettre aux apprenants de comprendre comment structurer et gérer les flux de données au sein d'une entreprise, garantissant ainsi la fiabilité et la performance des systèmes. En maîtrisant ces concepts, les participants seront mieux préparés à répondre aux exigences croissantes liées à la gestion des données. Un des défis majeurs auxquels font face les apprenants dans le domaine de l'ingénierie des données est la difficulté à intégrer et à transformer les données de manière cohérente et efficace. Souvent, les professionnels se heurtent à des erreurs lors de la mise en place de pipelines de données, entraînant des pertes de temps et des résultats insatisfaisants. Cette formation vise à surmonter ces obstacles en fournissant des techniques éprouvées pour optimiser le traitement des données. Ce qui distingue notre Bootcamp des autres approches est son orientation pratique et sa profondeur technique. En mettant l'accent sur des outils récents tels qu'Apache Spark et en intégrant des sessions de travail sur des cas concrets, nous garantissons que les apprenants acquièrent des compétences directement applicables dans leur environnement professionnel. Cette approche immersive favorise une compréhension approfondie des défis réels auxquels les Data Engineers sont confrontés. Pour tirer le maximum de cette formation, nous recommandons vivement aux participants de s'engager activement lors des sessions pratiques et de collaborer avec leurs pairs. Profitez des échanges d'idées et des retours d'expérience pour enrichir votre apprentissage. N'hésitez pas à poser des questions et à explorer des cas d'utilisation spécifiques à votre domaine. Votre implication sera la clé de votre réussite dans l'ingénierie des données.

    Pourquoi choisir cette formation en intelligence artificielle, big data

    🎯

    Compétences pratiques en Data Engineering

    Acquérez des compétences concrètes en construisant des pipelines de données automatisés, essentielles pour répondre aux besoins des entreprises modernes.

    🚀

    Maîtrise d'Apache Spark

    Approfondissez vos connaissances en traitement distribué avec Apache Spark, à travers des modules fondamentaux et avancés pour optimiser le traitement des données.

    ☁️

    Déploiement sur Cloud

    Apprenez à déployer des solutions de données sur des plateformes Cloud sécurisées, garantissant évolutivité et sécurité pour vos projets d'entreprise.

    📊

    Fondamentaux des Bases de Données

    Renforcez vos bases avec un module dédié aux fondamentaux des bases de données, essentiel pour toute carrière en data.

    🔄

    Concepts ETL/ELT appliqués

    Maîtrisez l'ingestion et la transformation des données à travers des concepts ETL/ELT, vitaux pour le traitement efficace des informations.

    📈

    Adapté à tous niveaux

    Que vous soyez débutant ou professionnel, notre formation est conçue pour vous propulser dans l'univers du Data Engineering avec un contenu accessible et pertinent.

    Compétences acquises

    Concevoir des architectures de données

    Concevoir des architectures robustes et évolutives (Data Lakes, Data Warehouses) et intégrer des technologies distribuées pour répondre aux besoins de traitement Big Data.

    Construire des pipelines de données automatisés

    Développer, tester et déployer des pipelines ETL/ELT avec Python, Spark et Airflow, assurant l'ingestion, la transformation et l'orchestration des données de manière fiable.

    Optimiser le traitement des données distribué

    Utiliser Apache Spark pour un traitement distribué efficace, en optimisant les performances et en gérant les volumes importants de données structurées et non structurées.

    Déployer sur des plateformes Cloud

    Maîtriser l'utilisation des services Data des principaux fournisseurs Cloud (AWS, GCP, Azure) pour le stockage, le calcul et l'orchestration de données à grande échelle.

    Public, prérequis et modalités

    Public visé

    Débutants en IT & Data Développeurs & Ingénieurs logiciels Analystes & Scientifiques de données Professionnels en reconversion

    Prérequis

    Aucun prérequis spécifique. La formation est conçue pour les professionnels du secteur qui souhaitent acquérir des compétences en Ingénierie des Données.

    Moyens pédagogiques

    Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.

    Suivi & évaluation

    Examens théoriques pour évaluer les connaissances Projet final pour évaluer la capacité à appliquer les compétences Retour d'expérience et feedback avec le formateur

    Accessibilité

    Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.

    Financer cette formation

    Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.

    OPCO

    Formations financées via votre opérateur de compétences

    Les OPCO peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l'alternance.

    En savoir plus

    FAF

    Aide à la formation pour les indépendants

    Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).

    En savoir plus

    France Travail

    Des aides pour les demandeurs d'emploi

    France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.

    En savoir plus

    Employeur

    Votre entreprise peut financer votre formation

    Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.

    En savoir plus

    FNE-Formation

    Un soutien pour les entreprises en transformation

    Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.

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    Nos conseillers analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.

    Être conseillé gratuitement

    Ils ont suivi cette formation

    « De retour au travail, un participant a conçu un pipeline de données automatisé qui a amélioré l'efficacité du traitement des données. »

    Participant à cette formation · avis recueilli en fin de session

    « Un autre a déployé une solution de données sur une plateforme Cloud, mettant en pratique les compétences acquises lors de la formation. »

    Participant à cette formation · avis recueilli en fin de session

    Questions fréquentes

    Logique de programmation de base recommandée. Connaissances générales en informatique. Motivation et rigueur.

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