Introduction :
Dans le domaine de la science des données, un Data Engineer joue un rôle crucial dans la gestion, la transformation et la mise à disposition des données. En étant responsable de l’infrastructure de données, des pipelines de traitement et des systèmes de stockage, le Data Engineer permet aux Data Scientists et aux analystes d’exploiter pleinement le potentiel des données. Cette formation vous initiera aux compétences essentielles d’un Data Engineer et vous préparera à une carrière passionnante dans ce domaine en constante évolution.
Section 1 : Les fondamentaux du Data Engineering
Dans cette section, nous aborderons les bases du Data Engineering. Vous apprendrez les concepts clés tels que les pipelines de données, les bases de données relationnelles et non relationnelles, ainsi que les architectures de données. Nous explorerons également les outils et les technologies couramment utilisés dans le domaine du Data Engineering, tels que Apache Hadoop, Apache Spark et Apache Kafka.
Section 2 : Modélisation et gestion des données
La modélisation des données est un aspect essentiel du travail d’un Data Engineer. Dans cette section, nous vous familiariserons avec les principes de la modélisation des données relationnelles et non relationnelles. Vous découvrirez les différentes techniques de modélisation de données, telles que le modèle entité-association et le modèle en étoile. De plus, vous apprendrez à concevoir et à mettre en œuvre des bases de données performantes en utilisant des outils tels que MySQL, PostgreSQL et MongoDB.
Section 3 : Les pipelines de données
La construction de pipelines de données robustes est l’un des aspects les plus importants du travail d’un Data Engineer. Dans cette section, vous apprendrez à mettre en place des pipelines de données à l’aide d’outils tels que Apache Airflow. Vous découvrirez comment extraire des données à partir de différentes sources, les transformer et les charger dans des entrepôts de données. Nous aborderons également des concepts tels que la gestion des flux de données en temps réel et la planification des tâches.
Section 4 : Le Big Data et le Cloud
Le Big Data et le Cloud ont révolutionné la façon dont les données sont stockées et traitées. Dans cette section, nous vous présenterons les concepts du Big Data, tels que le stockage distribué et le traitement parallèle. Vous découvrirez également les services de Cloud Computing les plus populaires pour le Data Engineering, tels que Amazon Web Services (AWS) et Google Cloud Platform (GCP). Vous apprendrez à utiliser des outils tels que Amazon S3, Amazon Redshift et Google BigQuery pour gérer et analyser efficacement de grands volumes de données.
Section 5 : La qualité des données et la sécurité
La qualité des données et la sécurité sont des préoccupations majeures pour tout Data Engineer. Dans cette section, vous découvrirez les meilleures pratiques pour garantir la qualité des données, telles que le nettoyage des données, la gestion des doublons et la validation des données. Nous aborderons également les aspects de sécurité liés au Data Engineering, tels que l’accès restreint aux données sensibles et la gestion des autorisations.
Conclusion :
La formation de Data Engineer est un excellent moyen de se plonger dans le monde fascinant du traitement des données. En suivant cette formation, vous acquerrez les compétences nécessaires pour concevoir, mettre en œuvre et gérer des systèmes de données efficaces. Vous serez prêt à relever les défis du domaine en constante évolution de la science des données et à contribuer au succès de projets basés sur les données. Alors, préparez-vous à vous lancer dans une carrière passionnante en tant que Data Engineer !