Data Engineer Bootcamp eLearning (100 % à votre rythme)

Bootcamp e-learning pour ingénieurs de données (100 % à votre rythme)

Traitez les données comme un pro : optimisez, analysez et fournissez des informations exploitables. Développez des compétences très recherchées et lancez votre carrière d'ingénieur de données

Pour atteindre efficacement leurs objectifs, les entreprises doivent gérer et donner un sens aux énormes quantités de données qu'elles produisent. Une grande partie de ces données sont non structurées et doivent être nettoyées, organisées et entretenues. C'est là que les ingénieurs de données jouent un rôle essentiel : ils utilisent leur expertise des technologies Big Data pour aider les organisations à transformer les données en informations exploitables qui améliorent les performances.

Le Bootcamp Data Engineer vous donne les compétences nécessaires pour travailler en toute confiance avec des données brutes. Vous acquerrez une expérience pratique dans un large éventail de domaines clés de l'ingénierie des données, notamment le stockage de données, Linux, Python, SQL, Hadoop, MongoDB, le traitement et la sécurité du Big Data, AWS, et bien plus encore. Vous apprendrez également à concevoir et à créer des bases de données, à extraire et à interpréter des données, et à développer des modèles de données efficaces. À la fin du programme, vous serez prêt à relever des défis complexes du monde réel en tant qu'ingénieur de données professionnel.

Caractéristiques principales

• Cours et matériel en anglais
• Niveau débutant à avancé
• 290 heures de matériel d'apprentissage en ligne
• Plus de 12 études de cas réels
• Apprentissage immersif avec plus de 230 exercices pratiques
• Évaluations automatiques et quiz de révision
• Créez un portfolio prêt à l'emploi avec plus de 10 projets de fin d'études
• Durée des études : environ 4 à 6 mois
• Accès à la plateforme d'apprentissage pendant 2 ans
• À l'issue de la formation, les apprenants reçoivent un certificat de fin de formation.

Résultats d'apprentissage

• Python pour l'analyse de données. Développez une solide maîtrise de Python, couvrant tout, des bases aux techniques avancées utilisées en Data Science.
• Travailler avec des bases de données relationnelles et SQL. Découvrez comment extraire et analyser des données à partir de bases de données à l'aide d'outils tels qu'Excel et SQL.
• SQL pour l'analyse de données. Apprenez à interroger efficacement des bases de données et à analyser des données structurées à l'aide de SQL.
• NoSQL avec MongoDB. Acquérez une connaissance approfondie de MongoDB, de l'exécution d'opérations CRUD au déploiement de MongoDB dans le cloud.
• Principes fondamentaux du stockage de données. Comprenez comment intégrer de grands volumes de données et explorez les applications pratiques du stockage de données.
• Traitement du Big Data avec Hadoop. Maîtrisez les techniques d'ingestion de données structurées et non structurées à l'aide d'outils tels que Sqoop et Flume dans l'écosystème Hadoop.
• Streaming de données en temps réel avec Spark. Acquérez des compétences solides en programmation Spark, en travaillant avec les RDD, les DataFrames et les API Spark SQL.
• Apache Kafka. Découvrez le fonctionnement de Kafka, y compris ses composants principaux et comment configurer correctement un cluster Kafka.
• Big Data sur AWS. Explorez les outils et services AWS pour stocker et analyser efficacement de grands ensembles de données dans le cloud.
• Les bases de la sécurité du Big Data. Comprenez les principales réglementations en matière de protection des données, les défis courants et les meilleures pratiques de sécurité dans le traitement du Big Data.

Public cible

• Aspirants ingénieurs de données : personnes ayant peu ou pas d'expérience en ingénierie des données et souhaitant se lancer dans ce domaine.
• Débutants : personnes souhaitant suivre un parcours d'apprentissage structuré et pratique pour maîtriser les fondamentaux de l'ingénierie des données.
• Professionnels de l'informatique en début de carrière : développeurs, analystes et administrateurs système souhaitant évoluer vers des postes d'ingénierie des données.
• Professionnels dans des domaines technologiques connexes (par exemple, assurance qualité, support, BI) qui souhaitent s'orienter vers une carrière axée sur les données.
• Passionnés de données et autodidactes
• Apprenants qui se sont initiés à Python, SQL ou au Big Data de manière autonome et qui souhaitent suivre un programme plus formel et orienté vers l'emploi.
• Personnes en reconversion professionnelle : professionnels non issus du domaine technologique qui souhaitent se lancer dans le secteur très demandé de l'ingénierie des données.
• Toute personne souhaitant acquérir des compétences recherchées pour améliorer son employabilité dans des postes axés sur les données.
• Professionnels travaillant dans des organisations axées sur les données
• Employés d'entreprises en pleine transformation numérique, souhaitant améliorer leurs compétences en matière d'outils, d'infrastructures et de pipelines de données.

Prérequis

Aucune expérience préalable n'est requise pour participer à notre bootcamp Data Engineer. Une certaine familiarité avec Linux et les bases de Python peut être utile, mais n'est pas indispensable. Tout ce dont vous avez besoin, c'est d'un état d'esprit adéquat, d'un esprit logique et d'une curiosité pour apprendre. Nous vous guiderons pour le reste !

Démarquez-vous auprès des recruteurs grâce à un portfolio de projets exceptionnel

Créez des projets de niveau professionnel qui reflètent le niveau de compétence des meilleurs ingénieurs de données. Développez un portfolio solide et prêt à être présenté à des employeurs qui attirera l'attention des grandes entreprises. Renforcez votre confiance en vous et décrochez le poste de vos rêves en tant qu'ingénieur de données. Voici un aperçu du type de projets sur lesquels vous travaillerez :

• BitBuy – Application d'exploration de données : créez une plateforme pour exploiter Bitcoin, valider les nouvelles transactions sur la blockchain et prédire les tendances des cryptomonnaies à l'aide de l'analyse de données.
• HireMeIT – Portail d'emploi en temps réel : développez une application qui exploite les flux de données Twitter en temps réel pour aider les utilisateurs à découvrir les dernières offres d'emploi dans le domaine de l'informatique.
• SparkUp – Outil d'analyse des journaux : exploitez les journaux de production pour créer une solution d'analyse des journaux évolutive à l'aide d'Apache Spark, Python et Kafka.
• DataBuilder – Solution d'entreposage de données : concevez et mettez en œuvre votre propre entrepôt de données à l'aide d'AWS Redshift afin de générer rapidement des informations prédictives à partir de grands ensembles de données.
• MongoBite – Projet de développement d'API : créez une API robuste capable d'interroger des bases de données et de fournir des réponses précises aux requêtes HTTP en temps réel.

Compétences acquises

• Analyse et interprétation des données
• Configuration de la sécurité Kafka
• Traitement des données en temps réel avec Spark Streaming
• Création de pipelines de données efficaces
• Gestion des données structurées en streaming
• Gestion du stockage de données à grande échelle sur AWS
• Utilisation d'ensembles de données non structurés
• Mise en œuvre du traitement des flux à l'aide de Kafka
• Création d'entrepôts de données sur AWS
• Identification des modèles et des tendances dans les ensembles de données
• Extraction de données à partir de diverses bases de données
• Validation des relations entre les données
• Planification et gestion des workflows Big Data avec Oozie
• Transformation des données à l'aide de Pandas
• Conception de visualisations de données percutantes

Programme du bootcamp

1. Processus et réseaux Linux

Objectifs d'apprentissage :

• Acquérir de l'assurance dans la navigation et le travail sous Linux et les systèmes de type Unix
• Utiliser efficacement les outils de ligne de commande Linux et les scripts shell
• Explorer les fonctionnalités avancées de Linux, notamment les pipes, grep, les processus système et les réseaux

Thèmes abordés :

• Introduction à Linux
• Notions de base sur la ligne de commande Linux
• Gestion des fichiers et des répertoires
• Création et modification de fichiers
• Gestion des utilisateurs, des groupes et des autorisations
• Outils et fonctionnalités essentiels de Linux
• Gestion des processus sous Linux
• Notions fondamentales sur les réseaux sous Linux
• Écriture et exécution de scripts shell

2. Python pour l'ingénierie des données

Objectifs d'apprentissage :

• Commencer par les concepts fondamentaux de la programmation Python
• Apprendre à utiliser les fonctions intégrées et à créer des fonctions personnalisées
• Acquérir une expérience pratique des bibliothèques Python essentielles telles que Pandas et NumPy
• Comprendre comment créer des visualisations à l'aide des outils Python

Sujets abordés :

• Introduction à Python
• Travailler avec du code et des données
• Constructions de programmation de base
• Manipulation de chaînes
• Structures de données en Python
• Techniques de contrôle de flux
• Définition et utilisation des fonctions
• Modules et gestion des fichiers
• Utilisation de NumPy pour les calculs numériques
• Manipulation de données avec Pandas
• Utilisation des expressions régulières
• Techniques de visualisation des données

3. Conception et architecture des bases de données relationnelles

Objectifs d'apprentissage :

• Comprendre la structure et la conception des bases de données relationnelles
• Explorer les principes et techniques clés de la modélisation de bases de données
• Apprendre différentes méthodologies de modélisation de bases de données
• Comparer les bases de données sur site et les solutions basées sur le cloud

Sujets abordés :

• Présentation des bases de données relationnelles
• Architecture d'un système de base de données relationnelle
• Éléments fondamentaux des bases de données relationnelles
• Principes de structure et de conception des bases de données
• Approches de la modélisation de bases de données
• Composants et fonctionnalités SQL
• Gestion des transactions et de la concurrence
• Optimisation des performances à l'aide de jointures
• Stratégies de sauvegarde et de récupération des données
• Solutions de bases de données sur site et dans le cloud

4.SQL pour l'analyse de données

Objectifs d'apprentissage :

• Maîtriser les commandes SQL clés utilisées dans les opérations de base de données
• Apprendre à filtrer et à manipuler des données à l'aide d'opérateurs SQL
• Appliquer des fonctions d'agrégation et de synthèse pour obtenir des informations
• Comprendre comment combiner des données provenant de plusieurs tables
• Se plonger dans des techniques avancées pour une analyse efficace des données à l'aide de SQL

Sujets abordés :

• Introduction au SQL et à son importance
• Commandes administratives SQL
• Principes fondamentaux du SQL
• Filtrage d'enregistrements avec la clause WHERE
• Utilisation des fonctions d'agrégation et de synthèse
• Réalisation d'analyses de données diverses
• Compréhension des relations entre les tables
• Fusion de données provenant de plusieurs tables
• Techniques avancées d'analyse SQL
• Réalisation d'analyses efficaces et optimisées

5. MongoDB

Objectifs d'apprentissage :

• Comprendre comment concevoir et modéliser des schémas pour MongoDB
• Apprendre les concepts de réplication et de partitionnement pour l'évolutivité
• Acquérir de l'expérience avec MongoDB dans des environnements cloud

Sujets abordés :

• Présentation de MongoDB
• Concepts et fonctionnalités de base de MongoDB
• Exécution d'opérations CRUD (création, lecture, mise à jour, suppression)
• Conception de schémas et modélisation des données
• Opérations MongoDB avancées
• Mise en œuvre de la réplication et du partitionnement
• Meilleures pratiques en matière d'administration et de sécurité
• Intégration de MongoDB à d'autres applications
• Déploiement et gestion de MongoDB dans le cloud

6. Entreposage de données

Objectifs d'apprentissage :

• Comprendre les différentes approches de mise en œuvre et les types de stockage pour les entrepôts de données
• Apprendre comment fonctionne l'intégration des données dans un contexte d'entreposage de données
• Explorer l'écosystème global qui prend en charge un entrepôt de données

Sujets abordés :

• Introduction aux concepts du stockage de données
• Stratégies de mise en œuvre et types de stockage
• Techniques d'intégration des données
• Approches de modélisation des entrepôts de données
• Conception de modèles dimensionnels
• Gestion des données historiques dans les entrepôts
• Présentation de l'écosystème des entrepôts de données
• Rôle de la veille stratégique
• Cas d'utilisation concrets dans l'industrie

7. Traitement du Big Data avec Hadoop

Objectifs pédagogiques :

• Comprendre les principes fondamentaux du stockage et du calcul distribués avec Hadoop
• Apprendre à importer des données structurées et non structurées à l'aide d'outils tels que Sqoop et Flume
• Comprendre le traitement des données avec MapReduce, Pig et Hive
• Acquérir une expérience pratique de l'exécution de charges de travail Big Data sur AWS EMR et S3

Thèmes abordés :

• Introduction au Big Data et à l'écosystème Hadoop
• Système de fichiers distribués Hadoop (HDFS) et YARN
• Traitement des données avec MapReduce
• Importation et exportation de données avec Sqoop et Flume
• Traitement des données à l'aide de Pig et Hive
• Utilisation des bases de données NoSQL et HBase
• Gestion des workflows avec Apache Oozie
• Introduction à Apache Spark
• Déploiement et gestion de Hadoop sur AWS Elastic MapReduce (EMR)

8. Streaming Big Data en temps réel avec Spark

Objectifs d'apprentissage :

• Développer des applications Spark via un shell interactif et un traitement par lots
• Acquérir une compréhension approfondie du modèle d'exécution et de l'architecture de Spark
• Comprendre le streaming structuré et son fonctionnement
• Explorer les applications concrètes de Spark Streaming et du streaming structuré

Thèmes abordés :

• Présentation de l'environnement d'exécution Spark
• Création de pipelines ETL avec Spark
• Utilisation du NLP, de SparkSQL et des DataFrames
• Principes fondamentaux du traitement des flux dans Spark
• Gestion des opérations avec état dans Spark Streaming
• Implémentation des fonctions de fenêtre glissante
• Premiers pas avec le streaming structuré
• Introduction à Apache Kafka
• Intégration de Kafka à Spark Streaming
• Intégration de Kafka au streaming structuré
• Utilisation de Spark Streaming avec Amazon Kinesis – Partie 1
• Utilisation de Spark Streaming avec Amazon Kinesis – Partie 2
• Exploration d'intégrations Spark Streaming supplémentaires

9. Apache Kafka

Objectifs d'apprentissage :

• Explorer l'écosystème Kafka, son architecture, ses composants clés et ses opérations
• Acquérir une expérience pratique de l'écriture de code Kafka
• Apprendre à intégrer Kafka à des systèmes externes
• Comprendre les techniques de traitement de flux à l'aide de Kafka

Sujets abordés :

• Introduction : pourquoi utiliser Kafka ?
• Premiers pas avec Kafka
• Kafka en tant que système de journalisation distribué
• Garantir la fiabilité et les performances élevées
• Configurer des projets de développement Kafka
• Produire des messages vers Kafka
• Consommer des messages Kafka
• Améliorer la fiabilité et les performances des clients
• Introduction à Kafka Connect
• Présentation de Kafka Streams
• Concepts du traitement de flux sans état
• Techniques de traitement de flux avec état
• Sécuriser les déploiements Kafka
• Applications concrètes et cas d'utilisation de Kafka

10. Big Data sur AWS

Objectifs d'apprentissage :

• Acquérir une solide compréhension des services AWS utilisés dans l'analyse du Big Data
• Apprendre à collecter, cataloguer et préparer les données pour l'analyse
• Explorer les méthodes de stockage et de traitement de données à grande échelle sur AWS
• Découvrir les capacités avancées de machine learning disponibles via EMR

Sujets abordés :

• Introduction au Big Data et à AWS
• Techniques de collecte, d'organisation et de préparation des données
• Stratégies de stockage de jeux de données volumineux sur AWS
• Traitement efficace des données à l'aide des outils AWS
• Concepts avancés du Big Data sur AWS

11. Sécurité des données

Objectif

• Comprendre les principales réglementations en matière de confidentialité des données et les normes de sécurité
• Acquérir des connaissances sur les différents types et sources de menaces
• Apprendre des stratégies pratiques pour sécuriser les systèmes Big Data et préserver la confidentialité des utilisateurs

Sujets abordés :

• Introduction et aperçu
• Réglementations en matière de confidentialité et normes de sécurité
• Types de menaces et leurs origines
• Principes fondamentaux de sécurité
• Gouvernance et compréhension des données
• Sécurisation du pipeline Big Data
• Protection des solutions de stockage Big Data
• Gestion de l'accès des utilisateurs finaux
• Exploitation de l'analyse Big Data pour contrer les menaces
• Mise en œuvre pratique de la sécurité et de la confidentialité du Big Data

FAQ

Quels sont les formats de formation disponibles pour le Bootcamp Data Engineering ?

À l'heure actuelle, le Bootcamp Data Engineer est disponible dans un format à la demande, à suivre à votre rythme. Cela permet aux apprenants d'étudier de manière flexible, à leur propre rythme, d'acquérir des connaissances approfondies et de maîtriser les compétences essentielles pour réussir dans le monde dynamique de l'ingénierie des données. Ce cours à votre rythme vous donne la liberté d'apprendre quand et où cela vous convient. Vous pouvez prendre votre temps sur les sujets difficiles, revoir les leçons aussi souvent que nécessaire et mettre en pause ou rejouer les vidéos pour renforcer votre compréhension. Grâce à un accès de deux ans au matériel de cours, vous bénéficierez d'un soutien continu pour rafraîchir vos connaissances et dissiper vos doutes à tout moment.

Ai-je besoin d'un logiciel spécifique pour ce bootcamp ?

Non, rien de particulier. Vous aurez besoin d'un ordinateur portable ou d'un poste de travail équipé d'une connexion Internet et d'au moins 8 Go de RAM. Assurez-vous également d'avoir un navigateur web tel que Google Chrome, Microsoft Edge ou Firefox.

Qu'est-ce qu'un ingénieur de données ?

Un ingénieur de données est un professionnel qui conçoit et construit des systèmes qui collectent, traitent et fournissent des données fiables et de haute qualité. Son rôle principal consiste à transformer des données brutes et non structurées en formats propres et structurés que les scientifiques et les analystes de données peuvent utiliser efficacement pour obtenir des informations et prendre des décisions.

Quelles sont les compétences nécessaires pour devenir ingénieur de données ?

Pour réussir dans le domaine de l'ingénierie des données, vous devez disposer de solides connaissances en programmation, en architecture de bases de données et en technologies cloud. Il est également important de comprendre les systèmes Big Data, la sécurité des données et les bases du machine learning. Une formation complète en ingénierie des données devrait vous permettre d'acquérir ces compétences essentielles.

Quels sont les rôles et responsabilités d'un ingénieur de données ?

Un ingénieur de données est chargé de :

• Collecter, organiser et transformer les données brutes en formats structurés adaptés à l'analyse.
• Construire et maintenir des pipelines de données qui transfèrent efficacement les données des systèmes sources vers les couches de stockage et de traitement.
• Concevoir et optimiser des architectures de bases de données, relationnelles et NoSQL.
• Créer des outils et des méthodes de validation, de nettoyage et d'assurance qualité des données afin de garantir leur intégrité.
• Collaborer avec des scientifiques et des analystes de données afin de fournir des ensembles de données accessibles et fiables pour l'analyse et l'apprentissage automatique.
• Mettre en œuvre des solutions de données évolutives qui prennent en charge la veille stratégique et les processus décisionnels.

Une formation en ingénierie des données bien structurée vous permettra d'acquérir les connaissances et les compétences nécessaires pour assumer toutes ces responsabilités en toute confiance.

Quels sont les frameworks de données les plus populaires que vous apprendrez ?

Dans le cadre de ce programme de certification Data Engineer, vous travaillerez avec des frameworks largement utilisés tels que Apache Kafka, Apache Spark et Hadoop. Vous acquerrez également une expérience pratique des services Big Data sur AWS et apprendrez les principes fondamentaux du data warehousing.

Quels sont les principaux défis à relever pour devenir ingénieur de données ?

L'un des plus grands obstacles pour les aspirants ingénieurs de données est d'acquérir des bases solides en programmation, en technologies cloud et en systèmes de bases de données, tant relationnelles que NoSQL. Beaucoup ont du mal à assimiler l'étendue et la profondeur des connaissances requises dans ces domaines. C'est pourquoi les programmes de certification en ingénierie des données structurés sont très demandés : ils aident à combler ces lacunes en offrant une formation complète dans tous les domaines clés.

À qui s'adresse ce Bootcamp Data Engineer ?

Ce Bootcamp est idéal pour tous ceux qui souhaitent se lancer ou se reconvertir dans une carrière enrichissante dans le domaine de l'ingénierie des données. Les participants types incluent :

• Professionnels de l'informatique travaillant dans des processus ETL traditionnels
• Administrateurs et spécialistes de bases de données
• Développeurs et ingénieurs logiciels
• Analystes commerciaux à la recherche d'un avantage technique
• Professionnels des données souhaitant se spécialiser dans l'ingénierie des données
• Professionnels du secteur financier et bancaire traitant de grands volumes de données
• Professionnels du marketing axés sur les stratégies basées sur les données
• Étudiants ou jeunes diplômés souhaitant se lancer dans le domaine de l'ingénierie des données

Quelles sont les opportunités de carrière après avoir suivi le Bootcamp Data Engineer ?

Une fois que vous aurez suivi avec succès ce Bootcamp Data Engineer à votre rythme, vous serez bien préparé pour occuper des postes tels que :

• Ingénieur de données – Concevez et gérez des pipelines et des systèmes de données évolutifs.
• Architecte de données – Créer et maintenir la structure et la stratégie des cadres de données.
• Ingénieur Big Data – Gérer des ensembles de données massifs à l'aide de technologies telles que Hadoop et Spark.
• Développeur de bases de données – Développer et optimiser des systèmes de bases de données relationnelles et NoSQL.
• Administrateur de la sécurité des données : vous vous concentrez sur la protection de l'infrastructure des données et la garantie de la conformité.

Puis-je suivre cette formation tout en travaillant à temps plein ?

Oui, c'est possible ! Nous comprenons qu'il peut être difficile de concilier un emploi à temps plein et une formation continue. C'est pourquoi notre Bootcamp est disponible dans un format flexible et à temps partiel, spécialement conçu pour les professionnels en activité. Avec l'option Flex, vous pouvez apprendre à votre rythme sans perturber vos engagements actuels.

Que se passe-t-il si je trouve le Bootcamp trop difficile et que je dois abandonner ?

Si vous trouvez le Bootcamp difficile, n'hésitez pas à contacter notre équipe d'assistance. Nous sommes là pour vous aider et ferons tout notre possible pour vous guider dans les moments difficiles et vous permettre de progresser en toute confiance. N'oubliez pas que la maîtrise des compétences en développement demande du temps et des efforts. Si tout le monde peut apprendre à coder, la persévérance et la volonté de progresser sont toutefois essentielles pour réussir.