Notre formation avancée en Data Engineering est intensive. Pour bien vous préparer et tirer le meilleur parti du bootcamp, vous devrez compléter 40 heures de travail préparatoire afin de consolider vos bases techniques.
Ce que vous ferez en pratique :
- Remise à niveau en développement : Linux, GitHub et Git
- Exploration approfondie des fondamentaux Python
- Révision SQL niveau intermédiaire
Logiciels et langages que vous utiliserez :
40h
Construire les bases du data engineering
Lancez-vous dans votre apprentissage du data engineering en découvrant les concepts et outils fondamentaux, des bonnes pratiques en Python et CI/CD à l'apprentissage de Docker 5.
Ce que vous ferez en pratique :
- Configurer votre propre machine virtuelle avec Visual Studio Code
- Créer votre premier data lake et implémenter des transformations de données avec Python
- Appliquer les techniques CI/CD avec Ruff, Pylint, GitHub et Poetry
- Déployer une application FastAPI en production avec Docker
Logiciels et langages que vous utiliserez :
40h
Créer un data warehouse
Travaillez sur la pièce centrale de votre stack data moderne : le data warehouse. Montez en compétences sur SQL, Postgres et utilisez BigQuery en tant que Data Engineer. Découvrez également Docker Compose pour gérer des applications Docker multi-conteneurs.
Ce que vous ferez en pratique :
- Créer un data warehouse avec BigQuery et configurer les accès pour votre équipe
- Importer des données en utilisant des compétences SQL avancées, Fivetran et Airbyte
- Configurer une instance Postgres entièrement from scratch et la comparer aux solutions managées
- Utiliser Docker Compose pour la configuration locale et les tests de setups complexes comme les bases de données partagées
Logiciels et langages que vous utiliserez :

BigQuery

SQL

Docker

PostgreSQL
40h
Organiser vos données pour la visualisation
Approfondissez votre compréhension des processus ETL, ELT et ETLT avec Airflow et DBT. Préparez vos données pour différents outils de visualisation et orchestrez vos conteneurs créés avec Docker grâce à Kubernetes.
Ce que vous ferez en pratique :
- Implémenter et optimiser des workflows ETL avec Airflow
- Créer et gérer des pipelines de données avec DBT, en mettant l'accent sur la modularité, les tests et le contrôle de version
- Combiner Airflow et DBT ensemble
- Découvrir Kubernetes et comment déployer sur un cluster de production
Logiciels et langages que vous utiliserez :

SQL

DBT

Kubernetes

Airflow
40h
Optimiser les workloads data de toute taille
Apprenez à gérer des workloads et transferts de données plus volumineux, explorez l'univers du streaming de données à grande échelle et maîtrisez les aspects essentiels du logging et du monitoring.
Ce que vous ferez en pratique :
- Utiliser PySpark pour transformer des volumes massifs de données
- Implémenter des solutions de streaming de données avec Kafka et Pub/Sub
- Transformer des données en streaming en temps réel avec Apache Beam
- Apprendre à gérer et monitorer vos solutions data à mesure que votre workload augmente
Logiciels et langages que vous utiliserez :

Python
40h
Réaliser un projet Data Engineering
Concevez et construisez un projet de Data Engineering from scratch. Intégrez une variété de solutions issues de la stack data moderne. Livrez des données aux utilisateurs finaux et déployez vos projets en production.
Ce que vous construirez en pratique
- Data Engineering en équipe : processus ADR et Identity and Access Management (IAM)
- Utiliser Terraform pour créer votre infrastructure
- GraphDB : avantages et inconvénients
- Quand utiliser les bases de données Document et Wide Column
Appliquez les outils et technologies acquis durant les modules dans des situations concrètes
Boostez votre carrière de Data Engineer !
Dès que vous démarrez votre parcours tech, notre équipe dédiée aux services carrière est là pour vous fournir un accompagnement personnalisé tout au long de votre formation et au-delà. Connectez-vous à notre vaste réseau de plus de 1 000 entreprises partenaires, profitez d'un coaching individuel et bien plus encore !
Ce que vous ferez en pratique :
- Développer votre personal branding et bénéficier d'une préparation aux entretiens techniques
- Profiter d'un coaching individuel et de sessions Q&A avec des alumni clés
- Vous connecter à un réseau étendu de plus de 1 000 entreprises partenaires
- Obtenir un accès à vie aux contenus du Wagon