Parcours de formation complet pour devenir Data Engineer
Devenir Data Engineer, c'est saisir l'opportunité de construire et gérer des architectures de données sophistiquées, permettant la transformation de vastes quantités de données brutes en informations structurées et exploitables. Ce rôle est crucial pour faciliter l'analyse de données, influencer les décisions stratégiques et propulser le succès des entreprises dans l'ère numérique.
Durée de la formation : 16 semaines
Plus de 2700 apprenants ont suivi cette formation
Recevoir le programme complet de la formation
Pourquoi devenir Data Engineer en 2024 ?
Demande croissante : À l'ère de la transformation numérique, les données ne cessent de croître en volume et en complexité. Les entreprises cherchent des experts capables de construire et de maintenir des infrastructures de données robustes, faisant du Data Engineer un rôle essentiel et très recherché.
Impact fondamental : En tant que Data Engineer, vous jouez un rôle clé dans la préparation et l'optimisation des données pour l'analyse. Votre travail est la fondation qui permet aux Data Analysts et Data Scientists de générer des insights pertinents, influençant ainsi directement le succès des entreprises.
Diversité des domaines d'application : Les compétences d'un Data Engineer sont nécessaires dans tous les secteurs, de la santé à la finance, en passant par la technologie et bien d'autres. Cela vous offre la liberté de travailler dans un domaine qui vous passionne.
Parcours de carrière évolutif : Le rôle de Data Engineer est un point d'entrée solide dans le monde de la science des données. Il ouvre des portes vers des carrières avancées comme architecte de données, ingénieur en machine learning, ou même CTO.
Défis intellectuels continus : Le métier de Data Engineer est dynamique et constamment en évolution. Il offre des défis stimulants tels que la conception d'architectures de données évolutives, l'optimisation des performances et la garantie de la sécurité des données.
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Objectifs du parcours de formation
- Maîtrise des Technologies Cloud et de l'Ingénierie des Données : Acquérir une connaissance approfondie des services cloud, principalement Azure, et comprendre les fondamentaux de l'ingénierie des données, y compris la création et la gestion de solutions de stockage de données (Azure Storage et Data Lake, Snowflake).
- Gestion et Optimisation des Bases de Données : Développer des compétences en gestion de bases de données avec Azure SQL Database et Azure Synapse Analytics, incluant l'optimisation des performances et l'exécution de requêtes distribuées.
- Création et Gestion de Pipelines de Données : Apprendre à construire et gérer des pipelines de données efficaces en utilisant Azure Data Factory, Azure Databricks, et Snowflake, avec un accent sur l'orchestration de workflows de données et l'intégration de multiples sources de données.
- Traitement et Analyse de Données en Temps Réel : Acquérir des compétences dans le traitement et l'analyse de données en temps réel en utilisant Azure Stream Analytics et Azure Event Hubs, permettant une gestion efficace des flux de données.
- Application Pratique, Sécurité et Préparation à la Certification : Mettre en œuvre des projets pratiques pour renforcer les compétences acquises, comprendre la gouvernance et la sécurité des données dans le cloud, et se préparer à la certification Azure Data Engineer, concluant avec un projet final intégrant toutes les compétences apprises.
Déroulement du parcours de formation
16 semaines intensives pour devenir Data Engineer avec Data AI Lab et décrocher votre job en moins de 3 mois !
Semaine 1 à 2
Introduction à Azure databricks et Fondamentaux de l'Ingénierie des Données
Semaine 3 à 4
Azure Storage et Azure Data Lake Storage
Semaine 5 à 6
Azure SQL Database et Azure Synapse Analytics
Semaine 7 à 8
Azure Data Factory
Semaine 9 à 10
Azure Databricks et Introduction à Snowflake
Semaine 11 à 12
Intégration de Snowflake avec Azure et CI/CD
Semaine 13 à 14
Azure Stream Analytics et Event Hubs
Semaine 15 à 16
Gouvernance des Données, Sécurité, Certification et Projet Final
Formation pratique avec des laboratoires sur Azure et les technologies de Data Engineering
Enseignement assuré par des ingénieurs de données expérimentés
Connaissance approfondie acquise en stockage et traitement de données massives
Formation incluant préparation à la certification Azure Data Engineer
Participez à la prochaine formation pour devenir Data Engineer
Les places sont limitées à 10 inscrits.
Ne manquez pas votre chance.
Voici tout ce que vous allez apprendre
- Présentation d'Azure et fondamentaux de l'ingénierie des données.
- Stockage de données avec Azure Storage et Azure Data Lake Storage.
- Gestion des bases de données avec Azure SQL Database et Azure Synapse Analytics.
- Utilisation d'Azure Data Factory pour la création de pipelines de données.
- Optimisation et intégration avec Azure Databricks et Snowflake.
- Manipulation de données avec PySpark dans Azure Databricks.
- Intégration de Snowflake avec Azure et mise en place de CI/CD.
- Gestion du traitement de données en temps réel avec Azure Stream Analytics et Event Hubs.
- Stratégies de gouvernance des données et sécurité dans Azure.
- Préparation à la certification Azure Data Engineer et réalisation d'un projet final.
Le détail de chacune des 16 semaines de la formation
Semaine 1 à 2 : Introduction à Azure et Fondamentaux de l'Ingénierie des Données
Objectifs :
- Maîtriser les principes de base du cloud avec Microsoft Azure.
- Comprendre l'architecture de données et les concepts fondamentaux de l'ingénierie des données.
Activités :
- Présentation d'Azure et de l'écosystème Data Services.
- Fondamentaux de l'ingénierie des données et architecture de données.
- Lab pratique - Création d'un compte Azure, configuration des services de base et initiation à la gestion des données.
Semaine 3 à 4 : Azure Storage et Azure Data Lake Storage
Objectifs :
- Se familiariser avec les solutions de stockage de données d'Azure, y compris Blob et Data Lake Storage.
- Apprendre à implémenter des politiques de sécurité pour le stockage des données structurées et non structurées.
Activités :
- Stockage Blob Azure.
- Azure Data Lake Storage Gen2.
- Lab pratique - Stockage de données non structurées et structurées, mise en œuvre de politiques de sécurité.
Semaine 5 à 6 : Azure SQL Database et Azure Synapse Analytics
Objectifs :
- Acquérir les compétences pour optimiser Azure SQL Database pour des performances élevées.
- S'initier aux capacités de traitement massivement parallèle d'Azure Synapse Analytics.
Activités :
- Azure SQL Database - Concept de base et optimisation des performances.
- Azure Synapse Analytics - Introduction au traitement massivement parallèle.
- Lab pratique - Création et gestion de bases de données SQL, requêtes distribuées.
Semaine 7 à 8 : Azure Data Factory
Objectifs :
- Comprendre le rôle et l'utilisation d'Azure Data Factory dans les pipelines de données.
- Apprendre à créer et à orchestrer des workflows de données complexes.
Activités :
- Introduction à Azure Data Factory.
- Création de pipelines de données et d'activités.
- Lab pratique - Orchestration de workflows de données, intégration de sources de données multiples.
Semaine 9 à 10 : Azure Databricks et Introduction à Snowflake
Objectifs :
- Optimiser les traitements de données avec Azure Databricks.
- Découvrir les bases de Snowflake pour l'entreposage de données dans le cloud.
Activités :
- Continuation sur Azure Databricks - Optimisation des performances et intégration avec les services Azure.
- PySpark Notebooks dans Azure Databricks - Introduction à PySpark, manipulation de données.
- Lab pratique - Développement de PySpark Notebooks pour des cas d'utilisation réels avec Azure Databricks et Snowflake.
Semaine 11 à 12 : Intégration de Snowflake avec Azure et CI/CD
Objectifs :
- Maîtriser l'intégration de Snowflake avec les services de stockage Azure.
- Comprendre et mettre en œuvre des pipelines d'intégration et de livraison continues pour l'ingénierie des données.
Activités :
- Connexion de Snowflake à Azure Blob Storage.
- Utilisation de Snowflake avec Azure SQL Database.
- Lab pratique - Intégration de Snowflake avec les services de stockage et de base de données Azure. Mise en place d'un processus CI/CD pour les projets d'ingénierie des données.
Semaine 13 à 14 : Azure Stream Analytics et Event Hubs
Objectifs :
- Apprendre à traiter des flux de données en temps réel avec Azure Stream Analytics.
- Gérer des événements de données à grande échelle avec Azure Event Hubs.
Activités :
- Azure Stream Analytics - Traitement des données en temps réel.
- Azure Event Hubs - Gestion de flux d'événements.
- Lab pratique - Traitement de flux de données en temps réel, intégration avec des services Azure.
Semaine 15 à 16 : Gouvernance des Données, Sécurité, Certification et Projet Final
Objectifs :
- Appliquer des stratégies de gouvernance des données et de sécurité dans les solutions Azure.
- Réaliser un projet final intégrant les compétences acquises et se préparer pour la certification Azure Data Engineer.
Activités :
- Stratégies de gouvernance des données.
- Sécurité des données dans Azure.
- Lab pratique - Implémentation de politiques de gouvernance des données, gestion des autorisations.
- Révision des concepts clés et préparation à la certification Azure Data Engineer.
- Projet final - Conception et mise en œuvre d'une solution d'ingénierie des données complète, en utilisant des cas d'utilisation réels avec Snowflake et les services Azure. Intégration d'un processus CI/CD.
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