Bootcamp Data Engineering et IA – Formation certifiante RNCP

Artefact School of Data

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Public admis

Salarié en poste

Demandeur d'emploi

Entreprise

Étudiant

Modalités

En ligne En présentiel

Durée

5 semaines, 200h de formation, format hybride

Prix

3900 €

Finançable CPF

Niveau visé

Niveau BAC + 5

Localité

En ligne

Vous pouvez suivre cette formation depuis chez vous ou depuis n’importe quel endroit à distance.

En présentiel

Découvrez les localités disponibles pour suivre cette formation en présentiel.

Certifications

Datadock

Qualiopi

Pré-requis

Niveau BAC +5

Ce cursus s’adresse à des profils disposant déjà de premières connaissances en Data, par exemple à travers l’utilisation d’Excel, Google Sheets ou SQL, et à l’aise avec l’environnement informatique.

Objectifs

Devenez Data Engineer en intégrant Artefact, leader mondial des solutions Data & IA et partenaire stratégique de marques comme LVMH, Orange ou Samsung.

Plus qu'une école, la School of Data vous forme à la réalité concrète du métier, en vous immergeant dans les défis que relèvent nos experts au quotidien dans les plus grandes entreprises mondiales.

À l'issue de ce bootcamp intensif, vous maîtriserez l'ingénierie des données pour concevoir des architectures robustes et déployer des solutions IA à l'échelle :

Software Engineering : Adoptez les meilleures pratiques (Clean Code, Testing, CI/CD sur GitHub Actions) pour industrialiser vos projets avec une rigueur professionnelle.
Manipulation de données massive : Devenez expert SQL (BigQuery) et Python (Pandas) pour nettoyer et transformer des volumes de données complexes (Spark).
Architectures Cloud & Scalabilité : Maîtrisez l'écosystème Google Cloud Platform (GCP), la conteneurisation avec Docker et l'orchestration avec Kubernetes.
Modern Data Stack & Pipelines : Concevez des flux robustes (ETL/ELT) et automatisez vos workflows avec DBT, Airflow et le streaming via Kafka.
IA Générative & LLMOps : Apprenez à déployer des systèmes RAG, à gérer des agents IA (LangChain/CrewAI) et à industrialiser des modèles de Machine Learning (MLOps).

La formation vise la certification professionnelle "Développeur en Intelligence Artificielle" (Bloc de compétences 01 du RNCP 37827 : Réaliser la collecte, le stockage et la mise à disposition des données).

Programme

Une pédagogie par la pratique (90% de pratique) sur des cas concrets d'entreprises, précédée d'un travail préparatoire de 20h pour consolider les bases (Linux, Python, SQL).

Module 1 : Data Handling (32h) : SQL avancé sur BigQuery, tests de qualité (GreatExpectations) et transformation de données avec Spark.

Module 2 : AI Engineering (24h) : Déploiement d'IA générative, architectures LLM, Prompt Engineering et bases de données vectorielles.

Module 3 : Software Engineering (32h) : Testing, Clean Code, CI/CD et déploiement d'applications Dockerisées sur GCP.

Module 4 : MLOps (40h) : Industrialisation du cycle de vie des modèles, tracking d'expériences et monitoring des performances.

Module 5 : Data Pipelines & DataOps (40h) : Orchestration complexe avec Airflow/DBT et traitement en temps réel (Streaming Kafka).

Module 6 : Cloud Architecture (32h) : Sécurité, Kubernetes et gestion des dérives de modèles (drifts) en production.

Projet Final (1 semaine) : Conception et mise en production d'une solution de Data Engineering complète pour valider vos acquis devant un jury.

Cette formation est temporairement suspendue.

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