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Référence: 241213449F

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Mise à jour le

Data Engineer

L'Ecole Numérique

Cet organisme a obtenu la marque « Qualiopi » pour ses actions de formation.

Cet organisme a obtenu la marque « Qualiopi » pour ses actions de bilans de compétences.

Niveau de sortie : Sans Niveau spécifique

Pour cette formation

1 session disponible

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Objectifs

Permettre aux participants d'acquérir les compétences nécessaires pour concevoir, construire et gérer des infrastructures de données robustes et évolutives, en utilisant les outils et technologies les

Programme

Module 1 : Introduction au Data Engineering
  • Fondamentaux du Data Engineering :
  • Concepts clés, importance et rôles dans les entreprises.
  • Architecture des Données :
  • Conception et structure des systèmes de gestion de données.
  • Outils et Technologies :
  • Introduction aux outils de data engineering (SQL, Python, ETL tools).
Module 2 : Collecte et Ingestion des Données
  • Sources de Données :
  • Identification et utilisation des différentes sources de données (bases de données, APIs, web scraping).
  • ETL (Extract, Transform, Load) :
  • Principes et techniques d'extraction, transformation et chargement des données.
  • Streaming de Données : Introduction au traitement des flux de données en temps réel (Apache Kafka, Apache Flink).
Module 3 : Stockage et Gestion des Données
  • Bases de Données Relationnelles et NoSQL :
  • Conception, gestion et optimisation des bases de données SQL et NoSQL (MySQL, MongoDB, Cassandra).
  • Data Warehousing :
  • Conception et implémentation d'entrepôts de données (Amazon Redshift, Google BigQuery).
  • Data Lakes :
  • Mise en place et gestion de data lakes pour stocker des volumes massifs de données brutes (Hadoop, Azure Data Lake).
Module 4 : Sécurité et Développement Professionnel
  • Sécurité des Données :
  • Meilleures pratiques pour assurer la sécurité et la confidentialité des données.
  • Automatisation et DevOps :
  • Utilisation de scripts et outils DevOps pour automatiser les workflows de données.
  • Préparation à la Carrière :
  • Techniques de rédaction de CV, lettres de motivation et préparation aux entretiens pour le domaine du data engineering.
  • Portfolio Professionnel :
  • Création et présentation d’un portfolio de projets en data engineering.

Certifications et métiers visés

Consulter le diplôme, titre ou certificat... délivrés en fin de formation ainsi que les métiers auxquels cette formation vous donne accès.

Résultats attendus

 
  • Compétences Techniques Solides : Maîtrise des concepts, outils et technologies de data engineering.
  • Capacité à Gérer les Données : Compétence dans la conception, la mise en œuvre et la gestion d'infrastructures de données robustes et évolutives.
  • Sécurité et Confidentialité : Application des meilleures pratiques pour garantir la sécurité et la confidentialité des données.
  • Automatisation des Workflows : Utilisation des scripts et des outils DevOps pour automatiser les processus de gestion des données.
  • Portefeuille de Projets : Création d'un portfolio démontrant les compétences et les projets réalisés.
  • Préparation à la Carrière : Compétences et stratégies pour réussir dans le domaine du data engineering.
  • Développement Professionnel Continu : Accès continu à la plateforme de formation pendant un an pour actualiser et approfondir les compétences acquises.

Métier(s) correspondant(s)

Nom du métier Lien vers la fiche du métier
M1403 : Études et prospectives socio-économiques Fiche métier - nouvel onglet
M1801 : Administration de systèmes d'information Fiche métier - nouvel onglet
M1802 : Expertise et support en systèmes d'information Fiche métier - nouvel onglet
M1805 : Études et développement informatique Fiche métier - nouvel onglet
M1806 : Conseil et maîtrise d'ouvrage en systèmes d'information Fiche métier - nouvel onglet

1 session : Data Engineer

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    • Distanciel

    Formation professionnelle