Data Engineering Fundamentals

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

Formation créée le 27/09/2024. Dernière mise à jour le 20/05/2025.
Version du programme : 1

Type de formation

Formation mixte

Durée de formation

14 heures (2 jours)

Accessibilité

Oui

Data Engineering Fundamentals

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


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

Capacité d'accueil

Entre 10 et 20 apprenants

Délai d'accès

12 jours

Accessibilité

Les situations de handicap seront étudiées au cas par cas.