DATA ENGINEER | Titre RNCP niveau 7 - Bac +5 | Co-certifiée école MINES Paris

Divisé en 7 blocs, le cursus deData Engineer, accessible en format intensif de 11 semaines ou continu de 9 mois, saura apporter toutes les connaissances et compétences nécessaires au métier sous-jacent.

1. Programmation

Bash
- Présentation des Systèmes Linux
- Prise en main et utilisation d’un terminal
- Mise en place de scripts Bash

Python & Python orientée objet
- Maitrise des variables et des types
- Présentation des divers opérateurs et de leurs applications
- Introduction au concept de boucles et aux structures de contrôle
- Définition d'une fonction sur Python et de leurs applications
- Initiation aux classes et modules
- Préparation de la mise en place, du paramétrage et de l'enchainement de Décorateurs
- Différenciation et implémentation du multithreading et du multiprocessing sur Python
- Application d'une fonction asynchrone sur Python
- Introduction aux annotations et utilisation de la bibliothèque MyPy

2. Base de données

SQL
- Introduction aux bases de données relationnelles
- Présentation de SQL Alchemy et applications
- Initiation aux bases du langage SQL
- Approndissement de SQL et de ses applications

MongoDB
- Introduction au base de données NoSQL (base de données orientée document, colonne, graphe)
- Présentation de MongoDB
- Familiarisation avec la syntaxe des requêtes MongoDB

Elasticsearch
- Description d'un moteur de recherche
- Présentation d'un index et mode d'emploi
- Mise au point d'un Mapping
- Découverte des différentes opérations
- Prétraitement des données avec Ingest Node
- Extraction des données avec les Text Analyzer

Neo4j
- Introduction aux bases de données orientées graphe
- Mise en place d'un premier graphe
- Initiation au langage de requête Cypher
- Chargement de données dans Neo4J
- Utilisation d'un client Python pour Neo4J

3. Data Science 

Statistique 
- Exploration des variables numériques
- Exploration des variables catégorielles
- Étude des relations entre les variables

Machine Learning
- Prétraitement de données
- Sélection et optimisation d'un algorithme de Machine Learning
- Définition et application d'un algorithme de régression
- Définition et application d'un algorithme de classification
- Développement d'algorithmes de clustering
- Introduction au PCA

DataViz avec Matplotlib
- Présentation des différents types de graphes
    Graphiques en barres (Barplots)
    Nuages de points (Scatter plots)
    Histogrammes
    Boîtes à Moustaches (Box Plots) et Camemberts (Pie Plots)

4. Big Data Volume

Handoop & Hive
- Fonctionnement de Hadoop
- Installation et configuration de Hadoop
- Traitement et stockage des données avec HDFS
- Présentation de MapReduce
- Utilisation de Hadoop Streaming pour exécuter un fichier Map/Reduce
- Mise en place d'entrepôts de données
- Présentation du fonctionnement de Hive

Hbase
- Présentation des bases de données orientée colonne
- Association de Hadoop (HDFS) et de Hbase
- Requêtes de données
- Modification des données par Python et happybase

Spark 
- Distinction entre Spark et Hadoop
- Introduction au calclul distribué avec Spark
- Présentation des APIs RDD et Dataframe de Spark
- Pipeline de processing de donnée distribuée avec pyspark
- Machine Learning distribué avec Spark MLLib

5. CI/CD

Git
- Introduction au système de gestion de version Git
- Initialisation d'un dépôt Git
- Présentation et approfondissement des concepts git :
    Branches
    Tag
    Merge

Github
- Découverte de la plateforme Github pour le travail collaboratif sur Git
- Présentation des fonctionnalités majeures de GitHub :
    Fork
    Pull Request
    Issues
- Partager ses modifications avec pull et push
- Participation à l'amélioration de projet public
- Présentation des principaux workflows git

Quality Assurance
- Mise en place de tests unitaires avec Pytest
- Introduction aux Tests d'intégration et leurs fonctions
- Présentation des avantages des tests : gain de temps, lisibilité, qualité et amélioration de code

6. Big Data Vitesse

Architecture de streaming
- Gestion de flux de données en temps réel
- Conception d'une architecture Big Data hybride (batch et temps réel)
- Mise en place d'une architecture Lambda

Kafka
- Présentation de la plateforme de streaming distribuée Kafka
    Architecture
    Avantages
- Gestion des paramétrages de Producers
   Clef de partitionnement
- Maitrise des paramétrages de Consumers
    Consumer group

Spark Streaming
- Prise en main de Spark Streaming pour le traitement de données temps réel
- Présentation du minibatch streaming nécessaire pour le fonctionnement de Spark Streaming

7. Automatisation et déploiement

APIs
- Introduction aux APIs et découverte des architectures micro services
- Présentation des différentses méthodes HTTP et de leurs fonctions
- Utilisation des librairies FastAPI et Flask pour développer des API RESTful
- Documentation d'une API avec la spécification OpenAPI
- Gestion des erreurs et des performances d'une API

Aiflow
- Découverte des concepts d'Airflow:
    Présentation des principe de l'orchestration et utilité
    Graphe orienté acycliques ou DAG (Directed Acyclic Graphs)
    Opérateurs
- Gestion de tâches par le biais d'Operators spécifiques
- Monitoring des DAGs via l'interface graphique d'Airflow

Docker
- Présentation de la conteneurisation et de son utilité par rapport à la virtualisation
- Initiation au fonctionnement de Docker
- Manipulation des images et des conteneurs
- Communication avec les conteneurs
- Persistance des données grâce aux volumes
- Création d'une image Docker via un Dockerfile
- Partage des images sur le Dockerhub
- Utilisation de dockercompose

Kubernetes
- Déployer et gérer des conteneurs

+ Le projet fil-rouge