Description de la formation
Le rôle du Data Engineer relève de l’ingénierie. Il s’agit de développer des outils pour gérer de grands volumes de données et de les rendre accessibles et exploitables à toute son équipe. Ces données sont ensuite exploitées par les Data Scientists et les Data Analysts qui se chargeront de leur donner du sens grâce à leurs compétences en Machine Learning et en Business Intelligence. En contact permanent avec les clients, les Data Scientists et les Data Analysts, le Data Engineer a pour objectif de trouver la solution la plus adaptée pour répondre à leurs besoins. Vous souhaitez en savoir plus sur le métier de Data Engineer ? Contactez-nous !
Prochaines sessions
Objectifs visés
Nous avons développé un cursus Data Engineer au plus près des attentes du métier. À l’issue de votre parcours, vous saurez :
- Interroger, manipuler, ordonner et modifier un jeu de données avec Python
- Comprendre les bases de la programmation orientée objet – POO
- Comprendre l’architecture d’un système d’exploitation (comme Linux)
- Maîtriser, customiser une grande variété de rendus graphiques fondamentaux pour la Data Vizualisation
- Implémenter un algorithme de Machine Learning classique
- Sélectionner et optimiser un algorithme de Machine Learning
- Réduire la taille d’un jeu de données de manière optimale sans perte d’informations
- Comprendre les spécificités des architectures distribuées
- Lire et interroger les bases de données relationnelles
- Comprendre l’intérêt du développement d’APIs
Contenu
Pour découvrir le programme, vous pouvez contacter l'organisme formateur pour en savoir plus sur la formation.
Prérequis
Même si ce métier est centré sur la data, il exige des bases en mathématiques et notamment en statistiques solides, qui vous permettront également d’appréhender avec plus de facilité de nouvelles notions abordées au cours du parcours. Pour se former au métier de Data Engineer, il est nécessaire d’avoir certains prérequis en mathématiques tels que les statistiques et l’algèbre linéaire afin d’analyser les quantités de données et les représenter dans une matrice pour en faciliter la gestion. Cependant, les notions essentielles à maîtriser restent les méthodes de programmations, d’algorithmiques et de bases de données. Plus spécifiquement, les compétences appréciées au départ de la formation sont :
- Une expérience dans les technologies Big Data
- De bonnes notions en programmation et informatique
- Une aisance en communication écrite et orale
- Des notions de mathématiques et de statistiques
Déroulement de la formation
Une fois inscrit sur le site, nos équipes vous contactent pour vous présenter DataScientest, nos offres et échanger sur votre parcours. L’idée est de confirmer que la formation que vous voulez suivre est alignée à vos attentes. Suite à cela, un test technique de compétences basiques en programmation vous est soumis pour vous positionner. Il sert à définir votre niveau au début de la formation. Notre équipe d’admission vous communique par la suite les résultats et n’hésite pas à vous contacter pour échanger sur vos motivations et le bon fondement de votre projet. Vous n’êtes jusque là en aucun cas engagé avec DataScientest et vous pouvez à tout instant décider d’arrêter vos démarches si vous le souhaitez. C’est uniquement une fois le projet confirmé que votre phase d’inscription commence. Au cours de celle-ci, nos équipes s’occupent d’initier votre formation en Data Engineering ainsi que de discuter avec vous votre projet professionnel dans tous ses aspects.
Tarifs
Plusieurs dispositifs de financement sont disponibles selon votre situation (salarié ou demandeur d'emploi) : financement employeur, Compte Personnel de Formation, Pôle Emploi, financement par la Région, paiement en plusieurs fois... Contactez-nous pour échanger avec un conseiller qui pourra vous aiguiller vers le dispositif adéquat.
Informations pratiques
Si le contenu reste le même, le nombre d’heures de cours diffère en fonction du format : 35h par semaine pour les bootcamp et 10h pour les formations continues.
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Note moyenne 4,8
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Très bonne plateforme qui permet d'apprendre en autre le métier de Cloud Data Engineer et de pratiquer Python et d'autres outils
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