Data Engineer

1. Introduction à l'Ingénierie des Données
* Durée : 10 heures
* Objectif : Comprendre les concepts fondamentaux de l'ingénierie des données, son rôle et son importance dans la gestion des données.
* Détails :
* Définition du rôle de data engineer.
* Aperçu des technologies et outils utilisés.
* Cycle de vie de la gestion des données.
2. Programmation en Python et Scala pour l'Ingénierie des Données
* Durée : 30 heures
* Objectif : Maîtriser les bases de la programmation en Python et Scala pour les tâches de traitement des données.
* Détails :
* Syntaxe de base de Python et Scala.
* Utilisation de bibliothèques Python pour la manipulation des données (pandas, NumPy).
* Introduction à Scala et Spark pour le traitement distribué des données.
3. SQL et Bases de Données Relationnelles
* Durée : 20 heures
* Objectif : Utiliser SQL pour interagir avec les bases de données relationnelles.
* Détails :
* Syntaxe SQL de base : SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE.
* Conception et normalisation de bases de données.
* Optimisation des requêtes SQL pour de meilleures performances.
4. NoSQL et Bases de Données Non-Relationnelles
* Durée : 20 heures
* Objectif : Comprendre et utiliser les bases de données NoSQL pour stocker et interroger des données non structurées.
* Détails :
* Introduction aux bases de données NoSQL (MongoDB, Cassandra).
* Comparaison entre bases de données relationnelles et non relationnelles.
* Modélisation des données et requêtes dans NoSQL.
5. ETL (Extract, Transform, Load) et Pipeline de Données
* Durée : 30 heures
* Objectif : Construire et gérer des pipelines de données pour l'extraction, la transformation et le chargement des données.
* Détails :
* Concepts de base des processus ETL.
* Utilisation d'outils ETL comme Apache Nifi, Talend, ou Airflow.
* Meilleures pratiques pour le design et la gestion des pipelines de données.
6. Big Data et Traitement Distribué
* Durée : 30 heures
* Objectif : Apprendre à travailler avec de grands ensembles de données à l'aide de technologies de traitement distribué.
* Détails :
* Concepts de base du Big Data.
* Introduction à Hadoop et écosystème (HDFS, MapReduce).
* Utilisation de Apache Spark pour le traitement de données à grande échelle.
7. Cloud Computing pour l'Ingénierie des Données
* Durée : 30 heures
* Objectif : Utiliser les services cloud pour le stockage, le traitement et l'analyse des données.
* Détails :
* Introduction aux principaux fournisseurs de cloud (AWS, Azure, GCP).
* Services cloud spécifiques aux données : Amazon S3, Google BigQuery, Azure Data Lake.
* Déploiement et gestion des pipelines de données dans le cloud.
8. Sécurité des Données et Conformité
* Durée : 20 heures
* Objectif : Assurer la sécurité et la conformité des données dans les systèmes de gestion des données.
* Détails :
* Principes de sécurité des données.
* Mise en œuvre des contrôles d'accès et de chiffrement.
* Conformité aux réglementations (GDPR, CCPA).
9. Monitoring et Optimisation des Pipelines de Données
* Durée : 20 heures
* Objectif : Surveiller et optimiser les performances des pipelines de données.
* Détails :
* Techniques de monitoring et outils (Prometheus, Grafana).
* Analyse et optimisation des performances.
* Détection et résolution des goulets d'étranglement.
10. Projets Pratiques et Études de Cas
* Durée : 40 heures
* Objectif : Appliquer les compétences acquises à des projets réels et des études de cas.
* Détails :
* Travail sur des jeux de données réels pour construire des pipelines de données complets.
* Présentation des résultats et des recommandations.
* Collaboration en équipe pour simuler un environnement de travail réel.