Date de mise à jour : 25/04/2025 | Identifiant OffreInfo :
15_705277
Organisme responsable :
Simplon.co
Introduction à la formation
Découvrir le métier de Data Engineer.
Essayer la pédagogie active de Simplon.
Apprendre les bases du développement et de l'algorithme.
Rencontrer les autres personnes de la promotion.
Comprendre les compétences à acquérir et les critères pour obtenir la certification finale
Pendant la formation :
Apprendre des langages de programmation comme Python, Java, ou Scala.
Utiliser des outils Big Data comme Hadoop, Spark, et SQL.
Apprendre sur l'architecture distribuée et le cloud computing.
Phase 1 - Travailler sur des bases de données
Créer et gérer des bases de données pour répondre à des besoins simples.
Participer à la gestion d'un projet data.
Contribuer à la conception et création de bases de données.
Automatiser l'entrée de données dans les bases de données.
Phase 2 - Évolution d'un data warehouse
Travailler sur l'entrepôt de données de l'entreprise.
Automatiser et standardiser les traitements de données.
Connaître les structures de données en faits et dimensions du data warehouse.
Tester l'entrepôt de données en environnement de développement/test.
Intégrer de nouvelles sources de données en ajustant les scripts.
Phase 3 - Évolution d'un data lake
Travailler sur le datalake, qui stocke les données brutes.
Adapter les procédures de collecte automatique de données.
Travailler sur les outils de catalogage de données.
Configurer les droits d'accès.
Phase 4 - Bases de données pour les équipes d'analyse
Créer une base de données pour répondre à un besoin métier.
Identifier les données sources pertinentes.
Concevoir une base de données cible.
Automatiser l'import des données depuis différentes sources.
Développer des points de terminaison d'API et des règles d'autorisation.
Phase 5 - Création d'un data warehouse
Créer un entrepôt de données pour différents usages data.
Cartographier les données collectées par l'entreprise.
Structurer l'entrepôt de données selon les cas d'usage.
Choisir les outils de stockage et d'import.
Maintenir les composants techniques en état de fonctionnement.
Phase 6 - Création d'un datalake
Mettre en place l'architecture et la structure d'un datalake.
Concevoir l'architecture du datalake.
Intégrer les composants d'infrastructure.
Mettre en place un catalogue de données.
Implémenter des règles de gouvernance des données.
Phase 7 - Missions d'étude, conseil, et intégration
Piloter un proje
Titre Professionnel : Expert en infrastructures de données massives
Certifiante
Bac + 5 et plus