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Représentation de la formation : Data Engineering Fundamentals

Data Engineering Fundamentals

Apprenez les bases sur l'ingestion et la création des bases de données avec une architecture moderne

Formation mixte
Accessible
Durée : 14 heures (2 jours)
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Formation créée le 27/09/2024. Dernière mise à jour le 20/05/2025.

Version du programme : 1

Programme de la formation

Apprendre les bases sur les architectures modernes de données. Comprendre les concepts de stockage, traitement des données, et pipelines ETL.

Objectifs de la formation

  • Identifier les bases des architectures modernes de données (Modern Data Stack) et les plateformes cloud.
  • Utiliser à bon escient les bases de données relationnelles et non relationnelles.
  • Acquérir une expérience pratique avec les services cloud.
  • Concevoir et construire des pipelines ETL.

Profil des bénéficiaires

Pour qui
  • Professionnels techniques responsables de la gestion ou de l'implémentation de solutions de données.
  • Professionnels de l'informatique cherchant une introduction à l'ingénierie des données dans le cloud.
Prérequis
  • Etre en possession d'un ordinateur
  • Connaissances de base en bases de données et cloud computing (utile mais non obligatoire).
  • Notions de programmation en Python et SQL (utile mais non obligatoire)

Contenu de la formation

  • Introduction à la Moderne data stack - 1h
    • Introduction aux architectures dans le cloud - 2h
    • Introduction aux bases de données relationnelles et non relationnelles - 2h
    • Introduction aux ETL - 2h
  • Introduction aux ETL et Bases de données dans le cloud - 2h
    • Apprenez à créer vos propres architectures data dans le cloud - 5h
Équipe pédagogique

Arturo GUIZAR 🚀 Passionné par les nouvelles technologies associées à l'Internet d'Objets et l'Intelligence Artificielle. 🎯 J'ai créé un studio (datalo.co) pour donner aux entreprises les moyens d'agir grâce à la Data Science. 💻 Consultant et Teacher en Machine Learning et Data Science (EM Lyon, Le Wagon, Simplon, Open Classroom, INSEEC). 🎓 Academic: PhD en Traitement de signal (Inria), M.Sc en Télécommunications (INSA de Lyon), Certification en Data Science (MIT). 🌱 J'aime contribuer au développement de l'écosystème d'entrepreneurs à Lyon (Startup Weekend, Techstars).

Suivi de l'exécution et évaluation des résultats
  • Feuilles de présence
  • Auto -évaluation du stagiaire sur les objectifs pédagogiques en amont de la formation
  • Auto -évaluation du stagiaire sur les objectifs pédagogiques en fin de formation
  • Évaluation des atteintes des objectifs des stagiaires par le formateur
  • Certificat de réalisation de formation
  • QCM
  • Évaluation pratique de création d'un ETL dans le cloud
  • Évaluation de projet basée sur la création d'une architecture de bout en bout
Ressources techniques et pédagogiques
  • Exercice: Comparaison des modèles de données sur différentes plateformes cloud et exploration de l’écosystème AWS.
  • Exercices : Analyse des options d'architecture dans AWS pour différents cas d'utilisation.
  • Exercices : Construire un pipeline d'exemple avec AWS S3, Redshift et Lambda, avec DynamoDB pour le stockage NoSQL.
  • Projet de groupe pour concevoir et implémenter une solution complète d'ingénierie des données

Qualité et satisfaction

satisfaction stagiaires / nombre de stagiaires
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Capacité d'accueil

Entre 10 et 20 apprenants

Délai d'accès

12 jours

Accessibilité

Les situations de handicap seront étudiées au cas par cas.