Formation Data engineering : gestion et traitement des données

Pourquoi se former à data engineering

un ingénieur logiciel découvre aujourd'hui que ses applications ne supportent plus la croissance des volumes de données. cette formation vous permet de concevoir des architectures de données scalables et de mettre en œuvre des pipelines robustes. vous optimiserez le traitement et le stockage des données.

Repères de marché sur data / bi

Chiffres issus de nos 105 référentiels comparés sur cette thématique, hors remises négociées.

Budget moyen (intra): 1 561 à 3 003 €
Durée moyenne: 3.9 jours
Parcours certifiants: 100 %
Disponible à distance: 100 %

Objectifs

Concevoir des architectures de données scalables et résilientes
Mettre en œuvre des pipelines d'ingestion et de traitement de données (ETL/ELT)
Maîtriser les bases de données relationnelles et NoSQL pour le stockage de données massives
Déployer des solutions de traitement de données distribuées (Apache Spark, Kafka)
Assurer la qualité, la gouvernance et la sécurité des données
Optimiser les performances des infrastructures de données et des requêtes

Public concerné

Ingénieurs logiciels souhaitant se spécialiser en données
Administrateurs de bases de données évoluant vers le Big Data
Développeurs backend désirant travailler sur les architectures data
Analystes de données avancés cherchant à comprendre l'infrastructure sous-jacente
Architectes IT souhaitant intégrer le volet données à leurs compétences

Programme type

Module 1 - Fondamentaux de l'ingénierie des données

Introduction aux concepts Big Data et écosystème Hadoop
Principes de conception d'architectures de données (Data Lake, Data Warehouse)
Modélisation de données pour le Big Data (Data Vault, dimensionnel)
Bases de données relationnelles avancées et optimisation de requêtes
Bases de données NoSQL (Cassandra, MongoDB) et cas d'usage
Introduction aux plateformes Cloud (AWS, Azure, GCP) pour la donnée

Module 2 - Pipelines de données et traitement distribué

Conception et implémentation de pipelines ETL/ELT avec Python et SQL
Utilisation d'Apache Spark pour le traitement de données massives
Traitement de flux de données en temps réel avec Apache Kafka
Orchestration de pipelines avec des outils comme Apache Airflow
Gestion de la qualité des données et outils de nettoyage
Monitoring et gestion des performances des pipelines

Module 3 - Déploiement, sécurité et gouvernance des données

Déploiement d'infrastructures de données sur le Cloud (services IaaS/PaaS)
Sécurité des données : chiffrement, authentification, autorisation
Gouvernance des données et conformité réglementaire (RGPD)
Mise en place de tests et validation des pipelines de données
Optimisation des coûts et des ressources sur les plateformes Cloud
Introduction au MLOps pour l'intégration des modèles de Machine Learning

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Prérequis

Bonne maîtrise du langage SQL
Connaissances de base en programmation Python
Familiarité avec les concepts de base de données

Modalités

Durée: 3 à 10 jours
Prix indicatif: 1 800 € à 6 500 € (intra, groupe)
Formats: présentiel, distanciel, intra, blended
Effectif: inter : 4 à 12 participants · intra : jusqu'à 12
Rythme: continu, séquencé ou en demi-journées, selon vos contraintes
Délai d'accès: sélection sous 48h, démarrage possible sous 2 à 4 semaines
Financement: OPCO, plan de développement des compétences, cpf selon l'organisme retenu
Évaluation: quiz ou cas pratique en fin de parcours, attestation remise à chaud
Accessibilité: adaptation possible aux situations de handicap, à préciser au cadrage
Certification: Certaines formations peuvent mener à des certifications éditeurs (ex: AWS Certified Data Engineer, Azure Data Engineer Associate) ou à des certifications professionnelles enregistrées au RNCP.
Qualité: partenaires Qualiopi uniquement

Questions fréquentes

›quels sont les prérequis techniques pour suivre cette formation en Data engineering ?

vous devez maîtriser un langage de programmation (python, java ou scala) et les concepts de base des bases de données relationnelles. une expérience avec linux est un plus.

›quelle est la durée et le format adaptés pour une formation en Data engineering ?

la durée varie de 3 à 10 jours, selon l'intensité et les modules choisis. les formats incluent des sessions en présentiel ou à distance, en inter ou intra-entreprise.

›comment s'assurer de la mise en pratique des compétences acquises ?

les formations incluent des ateliers pratiques, des cas d'étude concrets et des projets. cela favorise l'application directe des connaissances sur des jeux de données réels.

›quel est le profil typique des participants à une formation en Data engineering ?

vous côtoierez des ingénieurs logiciels, des administrateurs de bases de données et des développeurs backend. des analystes de données avancés et architectes it sont également présents.

Comment on sélectionne les organismes data engineering

Analyse indépendante multi-organismes
Aucune rémunération éditeur influençant le classement
Short-list argumentée et personnalisée

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