Formation DataOps : CI/CD pour Data Professionals

Pourquoi se former à dataops : ci/cd pour la data

la mise à jour d'un tableau de bord crucial prend un temps excessif. les erreurs dans les flux de données se propagent avant d'être détectées. les cycles de développement des modèles machine learning sont lents. une collaboration fluide entre data scientists et ingénieurs data est difficile.

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

appréhender les principes fondamentaux du DataOps et ses bénéfices opérationnels
appliquer les concepts de CI/CD aux pipelines d'ingestion et de transformation de données
implémenter des stratégies de versioning et de gestion de code pour les artefacts data
mettre en œuvre des tests automatisés pour valider la qualité et l'intégrité des données
déployer et monitorer des environnements data de manière industrialisée et sécurisée

Public concerné

ingénieur data
data scientist
architecte data
lead développeur data
responsable BI

Programme type

Introduction au DataOps

définition et philosophie du DataOps
rapprochement avec le DevOps et ses spécificités pour la data
bénéfices et cas d'usage concrets en entreprise
les piliers du DataOps : automatisation, collaboration, monitoring

CI/CD pour les pipelines de données

mise en place d'un système de gestion de version (Git) pour les scripts SQL et ETL
intégration continue (CI) : validation automatique des schémas et des données
déploiement continu (CD) : automatisation des mises en production des flux
outils et plateformes : Airflow, dbt, Dagster

Qualité et tests automatisés dans le DataOps

stratégies de tests pour les données : unitaires, d'intégration, de régression
outils de validation de la qualité des données (Great Expectations, Soda Core)
gestion des anomalies et alertes dans les pipelines
mise en place de tests de performance des flux

Monitoring et gouvernance des environnements DataOps

supervision des pipelines et des infrastructures data
gestion des logs et traçabilité des opérations
sécurité et conformité des données dans un contexte CI/CD
optimisation continue et retour d'expérience

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Prérequis

connaissance des concepts de base des bases de données relationnelles et SQL
expérience minimale avec un langage de script (Python de préférence)
compréhension des principes d'intégration de données (ETL/ELT)

Modalités

Durée: 2 à 3 jours
Prix indicatif: 1 400 € à 2 400 € (intra, groupe)
Formats: présentiel, distanciel, intra, hybride
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: cette formation est éligible au CPF et peut être prise en charge par les OPCO. une attestation de fin de formation est délivrée aux participants.
Qualité: partenaires Qualiopi uniquement

Questions fréquentes

›quels outils sont abordés durant la formation ?

nous abordons principalement Git, Airflow, dbt, Great Expectations et des concepts de CI/CD applicables à divers outils.

›dois-je avoir des connaissances en DevOps ?

non, une connaissance de base des concepts généraux de développement logiciel suffit, les spécificités du DevOps pour la data sont expliquées.

›cette formation inclut-elle des exercices pratiques ?

oui, la formation est axée sur la pratique avec des ateliers de mise en œuvre de CI/CD sur des pipelines de données simulés.

›la formation est-elle adaptée aux débutants en data engineering ?

elle s'adresse à des professionnels ayant déjà une première expérience avec des pipelines de données pour en tirer le meilleur parti.

Comment on sélectionne les organismes dataops : ci/cd pour la data

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

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