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Acquérez les compétences essentielles en Data Engineering. Apprenez le déploiement d'architectures de données, la gestion de pipelines ETL et l'optimisation des flux. Idéale pour professionnels en reconversion ou perfectionnement. Formation flexible, adaptable à votre emploi du temps et conçue pour une insertion rapide sur le marché du travail.
Réponse sous 24h ouvré
Déployer des architectures de données optimisées, choisir et gérer des bases de données relationnelles et NoSQL. Maîtriser les services de stockage Cloud pour les données massives et les formats adaptés (Parquet, ORC).
Développer des pipelines d'extraction, transformation et chargement de données (ETL/ELT) en utilisant Python, avec une introduction aux outils d'orchestration (Airflow) pour automatiser les flux.
Utiliser Apache Spark (PySpark) pour traiter et transformer efficacement des volumes importants de données, en comprenant son architecture distribuée et ses concepts clés (DataFrame, RDD).
Déployer et gérer des composants d'ingénierie de données sur des plateformes Cloud (AWS, Azure, GCP), en intégrant les principes de sécurité, coût et performance.
Vous souhaitez vous orienter vers un métier porteur dans la tech ? Cette formation est conçue pour une insertion rapide, même sans expérience préalable en Data Engineering. Développez des compétences clés et assurez votre évolution professionnelle.
Améliorez vos compétences en gestion des données et Big Data. Apprenez le déploiement d'architectures robustes et l'optimisation des pipelines ETL pour enrichir votre expertise technique et ouvrir de nouvelles opportunités de carrière.
Passez au niveau supérieur en maîtrisant la base technique du Data Engineering. Comprenez mieux la provenance de vos données et construisez les pipelines nécessaires pour des analyses plus fiables et performantes.
Acquérez une expertise recherchée sur le marché du travail. Idéale pour compléter votre parcours et vous spécialiser en Big Data, cette formation vous donner prépare aux défis des architectures de données modernes.
- Rôle et enjeux du Data Engineer moderne
- Panorama de l'écosystème Big Data (Hadoop, Spark, Kafka)
- Terminologie clé (Data Lake, Data Warehouse, ETL/ELT)
- Rappels SQL (SELECT, JOIN, GROUP BY) et optimisation
- Conception de schémas de bases de données
- Indexation et contraintes d'intégrité
- Introduction aux différentes familles NoSQL (clé-valeur, document, colonne, graphe)
- Cas d'usage et choix d'une base NoSQL (ex: MongoDB, Cassandra)
- Requêtes élémentaires et modélisation NoSQL
- Révision des fondamentaux Python pour la manipulation de données
- Utilisation de bibliothèques clés (Pandas, NumPy)
- Gestion des erreurs et bonnes pratiques de codage
- Connexion aux bases de données via Python (SQLAlchemy)
- Manipulation de fichiers (CSV, JSON, Parquet)
- Introduction à la programmation orientée objet appliquée au DE
- Définition et étapes d'un pipeline ETL (Extract, Transform, Load)
- Outils et frameworks pour l'ETL (Apache NiFi, Talend concepts)
- Réalisation d'un mini-pipeline ETL avec Python
- Concepts fondamentaux du Cloud (IaaS, PaaS, SaaS)
- Comparaison des principaux fournisseurs (AWS, Azure, GCP)
- Services cloud essentiels pour le DE (S3, EC2, Cloud Storage)
- Stockage objet (Amazon S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage)
- Data Lake sur le Cloud et formats de données (Parquet, ORC)
- Sécurité et gouvernance des données dans le Cloud
- Concepts de Data Warehouse et Data Mart
- Modélisation dimensionnelle (Star Schema, Snowflake Schema)
- Optimisation pour l'analyse (partitionnement, indexation)
- Architecture Spark (Driver, Executor, Cluster Manager)
- Concepts Cœur : RDD, DataFrame, Dataset
- Opérations de transformation et d'action avec PySpark
- Introduction à l'orchestration de workflows de données
- Concepts d'Airflow (DAGs, Opérateurs, Capteurs)
- Création et déploiement d'un DAG simple
- Stratégies de validation et de nettoyage des données
- Monitoring des pipelines et gestion des incidents
- Bonnes pratiques de code et de déploiement en production
Nous pouvons adapter le programme de la formation Devenez Data Engineer Confirmé : Formation à Temps Partiel à vos besoins. Contactez un conseiller en formation
Vous avez des interrogations ? Nous avons les réponses. Consultez notre FAQ pour découvrir les questions que d’autres se posent souvent avant de se lancer dans une formation.
Vous avez encore des questions ?- Bonnes bases en informatique générale. - Notions de programmation un plus, mais non obligatoires (Python sera enseigné). - Curiosité pour l'univers des données et du Big Data. - Motivation pour une formation intense et pratique.
- Ordinateur portable récent (Windows, macOS ou Linux). - Minimum 8 Go de RAM (16 Go recommandés). - Connectivité internet stable pour les ressources en ligne. - Un éditeur de code (VS Code, PyCharm, etc.), dont l'installation sera guidée.
5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.
Plateforme et contenus e-learning à disposition. Test de positionnement Quizz & Evaluations
Nous vous recevons lors d’un rendez-vous d’information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé. Chaque demande s’accompagne de la remise d’une convention ou d’un contrat précisant l’ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.
A partir de l’accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés. Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l’année.
♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d’accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.
Jaylan Nikolovski Pour tout renseignement : 06 72 09 69 52 / jaylan.n@imi-executive-solutions.com
25 juin 2025
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Le champ de la formation est exonéré de TVA.
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Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO (Opérateurs de Compétences) 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. Renseignez-vous auprès de votre OPCO de rattachement.
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Aide à la formation pour les indépendants
Les Fonds d’Assurance Formation (FAF) financent les formations des travailleurs indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d’entreprise. Le financement dépend de votre code NAF/APE et de l’organisme auquel vous cotisez (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
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Des aides pour les demandeurs d’emploi
France Travail (ex-Pôle emploi) peut financer vos formations via des dispositifs comme l’AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour valider votre projet et vérifier votre éligibilité.
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Utilisez vos droits formation en toute autonomie
Le Compte Personnel de Formation (CPF) permet à chaque actif d’utiliser les droits accumulés pour financer des formations éligibles. Accessible directement via l’application Mon Compte Formation, sans accord de l’employeur.
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Aides régionales pour la formation professionnelle
Les conseils régionaux proposent des aides financières pour favoriser l’accès à la formation, en particulier pour les jeunes, les demandeurs d’emploi ou les personnes en reconversion. Ces aides varient selon les régions.
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Un soutien pour les entreprises en transformation
Le FNE-Formation accompagne les entreprises confrontées à des mutations économiques (transformation digitale, écologique, etc.). Il permet de financer les parcours de formation de leurs salariés, souvent à hauteur de 50 à 100 %, selon les cas.
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