Data Engineer

L'Ecole Numérique

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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.

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