Qu'est-ce qu'un Data Engineer ?

Un Data Engineer conçoit et maintient les infrastructures de données d’une entreprise. Ce professionnel développe les pipelines de données, configure les bases de données, et implémente les systèmes de traitement Big Data. Il maîtrise Python, SQL, Spark et les technologies d’orchestration comme Airflow pour garantir des flux de données fiables et performants.

Quel est le prix d'une formation Data Engineer ?

Le prix d’une formation Data Engineer varie entre 2 000 et 15 000 euros selon le format. Les bootcamps intensifs coûtent environ 7 000 euros pour 11 semaines, les formations certifiantes RNCP entre 8 000 et 12 000 euros. Des options en alternance réduisent considérablement ces coûts. Le CPF et Pôle Emploi financent partiellement ces parcours.

Quelles sont les perspectives d'emploi après une formation Data Engineer ?

Les Data Engineers bénéficient d’excellentes perspectives d’emploi avec un taux d’insertion de plus de 80% dans les 6 mois suivant la certification. Le salaire débutant atteint 40 000-45 000 euros annuels et peut dépasser 70 000 euros après 5 ans. Les secteurs recruteurs incluent la finance, la santé, l’e-commerce et les télécommunications.

# Formations Data Engineer : Classement 2026 🏆 (LearnThings)

PARTENAIRE

Data Engineering – Jedha

Présentation

La formation Data Engineer de Jedha permet d’atteindre le plus haut niveau d’expertise pour industrialiser des projets d’IA. En 150 heures, elle forme des experts capables de construire des pipelines de données, d’automatiser des processus et de déployer des modèles en production. Ce cursus s’adresse aussi bien aux professionnels de la donnée qu’aux profils en reconversion suivant le parcours progressif de Jedha pour atteindre un niveau Bac+5.

Le programme se concentre sur les outils de pointe comme Docker, Kubernetes, Airflow et MLflow. En maîtrisant les pratiques MLOps, les étudiants acquièrent une compétence rare sur le marché : la capacité de gérer un projet d’intelligence artificielle de bout en bout, faisant la différence entre un analyste classique et un profil capable de passer à l’échelle industrielle.

Points forts

Points faibles

Caractéristiques

📊 Niveau :Avancée

🕐 Durée : 2 semaines à 6 mois

💳️ Financement :Autres, CPF, France Travail, OPCO, Région

🗂️ Mode de formation : En centre de formation, En ligne

🎓 Type de reconnaissance : Certifiante

🎯 Public Cible :Demandeurs d’emploi, Entrepreneur, Étudiant, Professionnels en reconversion, Salariés

🔖 Autres : Inscrite au RNCP, Certification Qualiopi

Présentation du formateur

Jedha est une école de la Tech fondée en 2017, spécialisée dans les métiers de la Data, de l’Intelligence Artificielle et de la Cybersécurité. Plus de 4 000 professionnels ont été formés depuis sa création, avec un objectif clair : rendre ces métiers accessibles à tous, y compris à ceux qui partent de zéro.
L’école affiche une note de 4.95/5 sur Google, Trustpilot et Course Report, ce qui en fait l’un des bootcamps les mieux notés en France. Elle a été élue meilleur bootcamp en Data Science et en Cybersécurité par Course Report.
Ce qui distingue Jedha : des formateurs qui sont des professionnels en activité (Data Scientists, Data Engineers, Pentesters), un ratio d’un formateur pour dix élèves maximum, et un accompagnement qui va au-delà de la formation. Une équipe dédiée aide chaque apprenant à trouver les financements adaptés à sa situation et à préparer sa recherche d’emploi. Résultat : 92% des alumni sont en poste un an après leur formation.
Les parcours sont pensés pour s’adapter à toutes les situations : temps plein ou temps partiel, en ligne ou sur l’un des 17 campus en France et en Europe. Toutes les formations débouchent sur des certifications RNCP reconnues par l’État.

Programme

L’approche Jedha pour devenir Data Engineer permet d’acquérir les compétences nécessaires pour industrialiser les projets Data. Le programme couvre l’intégralité du cycle de vie technique : du déploiement jusqu’au monitoring, en passant par l’automatisation des pipelines de données et de Machine Learning.

En 8 modules intensifs, la formation apporte l’expertise technique recherchée par les entreprises :

Module 1 – Gouvernance des données : Gestion des données en entreprise, structuration des équipes Data et conformité réglementaire (RGPD, AI Act).

Module 2 – Déployer ses applications : Mise en production de modèles d’IA avec Docker et Kubernetes pour créer des services scalables (capables de monter en charge).

Module 3 – Architecturer ses bases de données : Conception d’infrastructures adaptées : bases transactionnelles, analytiques ou NoSQL selon les besoins.

Module 4 – Construire des pipelines de données : Création de flux automatisés de collecte et de transformation avec Airbyte.

Module 5 – Automatiser ses workflows : Orchestration des pipelines avec Airflow pour garantir un fonctionnement sans intervention manuelle.

Module 6 – Reinforcement Learning : Apprentissage par renforcement, la technologie derrière l’amélioration de ChatGPT (apprentissage par essais et erreurs).

Module 7 – MLOps : Industrialisation du Machine Learning via les tests automatisés, le CI/CD et le monitoring des performances.

Module 8 – Projet final : Construction intégrale d’une pipeline de données et d’une pipeline d’IA entièrement automatisées, de A à Z.

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PARTENAIRE

Data Engineering for Beginners: Learn SQL, Python & Spark – Udemy

Présentation

Cette formation, intitulée Data Engineering for Beginners: Learn SQL, Python & Spark, offre une introduction complète aux fondamentaux de l’ingénierie des données. Elle permet aux participants de maîtriser SQL, Python et Apache Spark (PySpark) à travers des projets pratiques, notamment sur la plateforme Databricks déployée sur Google Cloud. Les objectifs principaux incluent la configuration d’un environnement de travail, l’apprentissage des bases de données avec Postgres, la programmation en Python pour l’ingénierie des données, ainsi que la manipulation des DataFrames et la création de pipelines avec Spark SQL. Les bénéfices pour les participants sont multiples : acquisition de compétences techniques recherchées, préparation à des rôles d’ingénieur des données, et maîtrise d’outils essentiels comme Databricks. Le support de cours est principalement en anglais, tout comme l’examen, bien que d’autres langues soient disponibles. Les prérequis incluent un ordinateur portable avec au moins 4 Go de RAM et un compte GCP ou AWS. Conçue par des experts, dont Durga Viswanatha Raju Gadiraju, cette formation s’adresse aux développeurs souhaitant se spécialiser dans un domaine en forte croissance.

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Points forts

Points faibles

Caractéristiques

📊 Niveau :Intermédiaire

🕐 Durée : Flexible

💳️ Financement :Aucun

🗂️ Mode de formation : En ligne

🎓 Type de reconnaissance : Certifiante

🎯 Public Cible :Demandeurs d’emploi, Étudiant, Professionnels en reconversion, Salariés

🔖 Autres : Micro-Formation

Présentation du formateur

Udemy is a leading global provider of online learning and professional certification preparation courses. It offers a diverse range of subjects and is dedicated to enhancing skills that are in demand in today’s job market. Through its platform, learners can access courses anytime and anywhere, enabling flexible and personalized learning experiences. Udemy Business specifically caters to corporate clients, offering tailored training solutions to foster employee development and productivity. Recognized by top companies like Nasdaq, Volkswagen, NetApp, and Eventbrite, Udemy continues to empower individuals and organizations by facilitating in-demand skill acquisition and career advancement.

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Programme

Introduction à l’ingénierie des données :
Les bases de l’ingénierie des données
Pourquoi apprendre l’ingénierie des données ?
Apprentissage de SQL et Python :
Configuration de l’environnement
Les éléments essentiels de bases de données avec Postgres
Programmation en Python pour l’ingénierie des données
Utilisation de Spark (PySpark) :
Introduction à Apache Spark
Utilisation des API Dataframe de Spark avec Databricks
Création de canaux de données avec Spark SQL
Formats de fichiers et gestion des données :
Utilisation de formats de fichiers divers
Optimisation des performances d’exécution des tâches Spark
Public cible et exigences :
Destiné aux développeurs de bases de données, ETL, BI
Exigences matérielles et comptes cloud

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PARTENAIRE

Formation GitHub : Apprenez à maitriser la plateforme – DataScientest.com

Présentation

Cette formation permet d’acquérir une maîtrise approfondie de GitHub, la plateforme collaborative d’hébergement et de gestion de code source, devenue incontournable dans les domaines du développement logiciel, de la Data Science et du Machine Learning. Elle s’adresse aux développeurs, Data Engineers, Data Scientists et Machine Learning Engineers souhaitant optimiser leur workflow et valoriser leurs compétences. Les objectifs principaux incluent l’apprentissage du contrôle de version, la contribution à des projets open source et la gestion efficace de pipelines de données. Les participants y gagnent une expertise recherchée par les entreprises, ainsi qu’un profil GitHub enrichi, atout majeur pour leur carrière. Le support de formation est disponible en français, tout comme l’examen final. Aucun prérequis technique n’est exigé, mais une familiarité avec les bases de la programmation est recommandée. La formation adopte un format Blended Learning, combinant apprentissage en ligne et sessions en présentiel, avec une certification délivrée par l’Université de la Sorbonne à l’issue du parcours.

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Points forts

Points faibles

Caractéristiques

📊 Niveau :Tout niveau

🕐 Durée : Flexible

💳️ Financement :Aucun

🗂️ Mode de formation : Blended Learning, En ligne

🎓 Type de reconnaissance : Certifiante

🎯 Public Cible :Demandeurs d’emploi, Étudiant, Professionnels en reconversion, Salariés

🔖 Autres : Alternance, Certification Qualiopi

Présentation du formateur

DataScientest est un organisme de formation leader en Europe, spécialisé dans les métiers de la data, de la cybersécurité et du développement. Avec une approche flexible, ils proposent des formations en bootcamp ou à temps partiel adaptées aux besoins des professionnels et des entreprises. Grâce à un partenariat académique prestigieux avec les Mines Paris PSL et des collaborations avec des géants technologiques tels que Microsoft et AWS, les diplômes délivrés sont hautement reconnus. Offrant plus de 500 partenariats avec des entreprises, DataScientest se distingue par un taux d’employabilité élevé de 85 %, plaçant ses alumni au cœur du marché de l’emploi technologique.

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Programme

Introduction à GitHub :
Présentation de GitHub
Historique et acquisition par Microsoft
Collaborations et contributions sur GitHub
Importance de la maîtrise de GitHub :
Avantage professionnel d’un profil influent sur GitHub
Popularité et croissance de GitHub
Utilisation dans la Data Science et le développement logiciel
Formation sur GitHub :
Parcours Data Engineer avec DataScientest
Apprentissage de GitHub et des outils de Data Engineering
Approche Blended Learning et options de formation
Certifications et diplômes
Opportunités avec GitHub :
Utilisation du contrôle de version pour le Machine Learning
Mise en production de modèles de Machine Learning
Évolution professionnelle en tant que Machine Learning Engineer
Autres outils et ressources :
Plateforme d’automatisation Apache Airflow
Solution de conteneurs logiciels Docker
Informations supplémentaires :
Inscription à la Newsletter
Présentation d’OMNES Education
Accès aux formations et programme de l’école

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PARTENAIRE

Data Engineer – DataScientest.com

Présentation

Cette formation permet d’acquérir les compétences techniques essentielles pour concevoir, automatiser et optimiser des architectures et pipelines de données à grande échelle. Destinée aux futurs Data Engineers, elle combine apprentissage théorique et mise en pratique sur des outils clés tels que Python, Airflow, Spark, Docker, Kubernetes et AWS. Son objectif principal est de former des professionnels capables de déployer des solutions d’analyse efficaces et sécurisées, tout en intégrant les principes de gouvernance et d’intelligence artificielle. Les participants bénéficient d’une certification RNCP niveau 7 (Bac+5) délivrée par Mines Paris Executive Education, gage d’une reconnaissance académique et professionnelle. Le programme, d’une durée de 400 heures, est accessible en bootcamp (13 semaines) ou en temps partiel (9 mois). La formation est dispensée en français, le support et l’examen sont également en français, et un test de positionnement est exigé lors de l’inscription.

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Points forts

Points faibles

Caractéristiques

📊 Niveau :Avancée

🕐 Durée : Plus de 6 mois

💳️ Financement :Autres, CPF, France Travail

🗂️ Mode de formation : Blended Learning, Bootcamp, En ligne

🎓 Type de reconnaissance : Certifiante

🎯 Public Cible :Demandeurs d’emploi, Étudiant, Professionnels en reconversion, Salariés

🔖 Autres : Inscrite au RNCP, Alternance, Certification Qualiopi

Présentation du formateur

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Programme

Introduction à la Data Engineering :
Présentation du rôle et des responsabilités d’un Data Engineer
Introduction aux outils et technologies utilisés
Préparation pour le programme de formation
Programmation avec Python :
Notions fondamentales de la programmation
Programmation orientée objet
Scripting avec Bash et Git / Github
Gestion des données :
SQL et bases de données relationnelles
Introduction à NoSQL : MongoDB, ElasticSearch, Neo4j
Gestion avancée des données avec Hbase, Redis, Cassandra
Traitement des données avec Big Data :
Utilisation de PySpark
Kafka et streaming de données avec Spark
Data Warehousing avec Snowflake et DBT (ELT)
Cloud Computing et Infrastructure :
AWS Solution Architect
Déploiement et orchestration avec Docker et Kubernetes
Utilisation des services cloud pour la gestion des données
Sécurité et optimisation :
Sécurisation des API avec FastAPI, Flask et Dash
Tests unitaires et gestion avec GitLab et Jenkins
Surveillance avec Prometheus et Grafana
Machine Learning et Intelligence Artificielle :
Introduction au Machine Learning
Data Drift et ML Flow
Statistiques exploratoires et visualisation avec Matplotlib
Applications pratiques et projet final :
Création d’un projet de pipelines de données
Maintenance de l’architecture Big Data
Présentation du projet final
Certification et perspectives de carrière :
Certification RNCP niveau 7 (Bac +5)
Soutien de carrière et aide à l’emploi
Possibilités de financement et partenariats

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Formation Data Engineering – Le Wagon

Présentation

Cette formation intensive en Data Engineering permet d’acquérir des compétences techniques avancées pour concevoir, développer et optimiser des infrastructures de données. D’une durée de 2 à 7 mois, elle combine théorie et pratique avec 400 heures de formation, incluant un travail préparatoire de 40 heures pour consolider les bases. Les participants apprennent à maîtriser Python, Docker, GCP, Airflow et d’autres outils essentiels, tout en construisant des pipelines et des architectures modernes. Les objectifs principaux sont de former des professionnels capables de gérer des données à grande échelle, d’automatiser des flux ETL et de travailler avec des technologies comme Kubernetes ou BigQuery. Les bénéfices incluent un taux d’emploi élevé post-formation (délai moyen de 3 mois), avec des débouchés tels que Data Engineer ou Data Architect, et un réseau d’entreprises partenaires prestigieuses. La formation, dispensée en français ou en anglais selon les sessions, exige une base en programmation et s’adapte aux profils débutants comme confirmés. L’examen final et les supports sont disponibles dans la langue choisie lors de l’inscription.

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Points forts

Points faibles

Caractéristiques

📊 Niveau :Intermédiaire

🕐 Durée : 2 semaines à 6 mois

💳️ Financement :CPF, France Travail, OPCO, Région

🗂️ Mode de formation : Bootcamp, En centre de formation, En ligne

🎓 Type de reconnaissance : Certifiante

🎯 Public Cible :Demandeurs d’emploi, Entrepreneur, Entreprise, Étudiant, Professionnels en reconversion, Salariés

🔖 Autres : Inscrite au RNCP, Certification Qualiopi

Présentation du formateur

Le Wagon est un organisme de formation reconnu mondialement, spécialisé dans les bootcamps intensifs de technologie et d’intelligence artificielle. Offrant des cours en ligne et sur 40 campus répartis dans 100 pays, Le Wagon propose une formation immersive et flexible en développement web, science des données, ingénierie des données et marketing de croissance. Classé parmi les meilleurs bootcamps par Course Report et Switchup, Le Wagon est connu pour sa méthodologie axée sur la pratique et le développement de compétences concrètes. Avec un taux d’emploi de 86% pour ses diplômés, ses programmes sont conçus pour transformer des carrières et ouvrir de nouvelles opportunités professionnelles dans le secteur technologique.

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Programme

Introduction au data engineering :
Introduction au métier de Data Engineer
Bases et concepts fondamentaux du data engineering
Présentation des outils et technologies utilisés
Travail préparatoire :
Rappel des compétences en développement : Linux, GitHub, et Git
Approfondissement des fondamentaux de Python
Remise à niveau en SQL
Gestion des bases de données :
Conception et manipulation de bases de données
PostgreSQL et bases de données relationnelles
Requêtes avancées et optimisation
Stockage de données et batch pipelines :
Architecture des systèmes de stockage de données
Conception et implémentation de pipelines de données
Utilisation de BigQuery et autres solutions cloud
Traitement de données à grande échelle
Industrialisation :
Conteneurisation avec Docker
Orchestration avec Kubernetes
Déploiement et gestion d’applications cloud
Bonnes pratiques pour des applications robustes
Projets pratiques :
Développement d’un portfolio de projets data
Projet en équipe sur des cas réels
Présentation finale devant un public
Services Carrière :
Coaching personnalisé
Préparation aux entretiens techniques
Mise en relation avec des entreprises partenaires
Développement de votre présence professionnelle

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Formation Data Engineering – Blent.ai

Présentation

Cette formation en Data Engineering, dispensée intégralement en ligne, permet d’acquérir des compétences techniques avancées en architecture de Framework Big Data. Elle vise à maîtriser des outils essentiels comme Python, Git, SQL, ainsi que des technologies telles qu’Apache Spark, Apache Airflow ou Apache Kafka pour concevoir et automatiser des pipelines de données. Structurée en cinq modules, elle couvre la préparation, le stockage, le calcul distribué, le streaming et le déploiement, avec un bootcamp initial pour consolider les bases. Les participants bénéficient d’un apprentissage pratique, via plus de 800 heures de contenu, des projets concrets et un environnement Cloud dédié, encadrés par des mentors expérimentés. Accessible aux développeurs, data scientists ou profils techniques, elle offre une flexibilité totale (e-learning et mentorat) et un réseau de 400 entreprises partenaires. Les supports sont en français, tout comme l’examen final. Un financement échelonné ou pris en charge par l’employeur est possible, avec des sessions mensuelles (à partir de 3500€) ou hebdomadaires (à partir de 5600€). Blent.ai, avec 98% de satisfaction, garantit une formation opérationnelle et reconnue.

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Points forts

Points faibles

Caractéristiques

📊 Niveau :Intermédiaire

🕐 Durée : 2 semaines à 6 mois

💳️ Financement :Autres

🗂️ Mode de formation : En ligne

🎓 Type de reconnaissance : Certifiante

🎯 Public Cible :Demandeurs d’emploi, Entrepreneur, Entreprise, Étudiant, Professionnels en reconversion, Salariés

🔖 Autres : Certification Qualiopi

Présentation du formateur

Blent.ai est une plateforme de formation spécialisée dans les métiers de la Tech, de la Data et de l’Intelligence Artificielle. Elle propose des parcours intensifs axés sur des compétences clés comme le Data Engineering, le Machine Learning, le MLOps, les LLMs ou encore le DevOps. Blent.ai mise sur une pédagogie par la pratique, avec des projets concrets et des environnements cloud professionnels. Ses formations, certifiantes et éligibles au CPF, sont conçues en collaboration avec des entreprises pour garantir l’employabilité des apprenants. Accessible en ligne via une plateforme interactive, Blent.ai combine flexibilité, mentorat personnalisé et accompagnement de carrière. Des solutions sur-mesure sont également disponibles pour les entreprises souhaitant former leurs équipes à grande échelle.

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Programme

Formation Data Engineering :
Structure de la formation
Objectifs de formation
Déroulement et accessibilité
Compétences couvertes :
Compétence Python, Git, Linux
Data Warehouses et SQL
Apache Spark et Airflow
Apache Kafka et Spark Streaming
Format de la formation :
Modalités d’apprentissage
Durée et ressources disponibles
Programme de la formation :
Parties du programme
Bootcamp de préparation
Projets concrets
Cible de la formation :
Profils adaptés
Frais de la formation :
Sessions mensuelles et hebdomadaires
Options de financement
Mentors et réseau :
Encadrement personnalisé
Mise en réseau professionnelle
Témoignages :
Retours des alumni
Statistiques clés de Blent :
Profils formés et taux de satisfaction
Implantation internationale et entreprises formées
Blent.ai :
Présentation de la plateforme
Autres formations proposées

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Formation Data Engineer – DataScientest.fr

Présentation

Cette formation en Data Engineer, proposée par DataScientest en collaboration avec l’École des Mines ParisTech, permet d’acquérir les compétences techniques pour concevoir des architectures de gestion et d’analyse de données massives, intégrant notamment l’intelligence artificielle. Disponible en Bootcamp (13 semaines), temps partiel (9 mois) ou alternance (1 ou 2 ans), elle s’adresse aux professionnels souhaitant maîtriser les outils comme Python, le Big Data, le cloud AWS ou le machine learning, à travers une approche “learning by doing” combinant exercices pratiques et Masterclasses en direct. Les participants bénéficient d’un accompagnement complet, incluant un projet fil rouge et la préparation à la certification AWS Solution Architect Associate, tout en profitant d’un taux de réussite RNCP de 89,84 % et d’un réseau alumni actif. Les supports sont en français, tout comme l’examen, avec des prérequis en SQL, Python et Linux. Financement possible via CPF ou employeur, cette formation offre des débouchés tels qu’ingénieur data ou développeur Big Data, avec un taux d’insertion de 87,5 % à 6 mois.

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Points forts

Points faibles

Caractéristiques

📊 Niveau :Avancée

🕐 Durée : 2 semaines à 6 mois

💳️ Financement :CPF, France Travail, OPCO, Région

🗂️ Mode de formation : Blended Learning, En ligne

🎓 Type de reconnaissance : Diplômante

🎯 Public Cible :Demandeurs d’emploi, Entreprise, Étudiant, Professionnels en reconversion, Salariés

🔖 Autres : Inscrite au RNCP, Alternance, Certification Qualiopi

Présentation du formateur

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Programme

Python :
Python
RGPD & Ethique
Programmation avancée :
Programmation orientée objet
Systèmes Linux et Bash
Git / Github
Web Scraping
Big Data Variété :
SQL
MongoDB
ElasticSearch
Neo4j
Hbase
Redis
Cassandra
Batch & streaming :
PySpark
Kafka
Streaming avec Spark
Entreposage pratique des données :
Snowflake
Data Warehousing avec DBT (ELT)
Cloud AWS :
AWS Solution Architect
Machine Learning :
Machine Learning
Data Drift
ML Flow
Statistiques exploratoires
Matplotlib
DevOps – Virtualisation :
FastAPI
Docker
Kubernetes
Flask
Dash
Sécurisation des API
CI/CD :
Tests unitaires avec Python
Airflow
GitLab
Jenkins
Monitoring :
Prometheus
Grafana

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Bootcamp Data Engineer / Data Ops – DataRockstars

Présentation

La formation Data Engineer / Data OPS offre un bootcamp intensif de 400 heures pour devenir le pilier technique des organisations gérant des flux massifs de données. Les participants développent des compétences essentielles en automatisation, stockage optimisé et création de pipelines en temps réel, à travers six modules couvrant les fondamentaux de la data, les outils indispensables et Python pour la Data Science. Les objectifs principaux visent à maîtriser l’infrastructure des données, l’optimisation des flux et l’automatisation des processus. Les bénéfices incluent un portfolio riche de 70 projets concrets, une certification RNCP de niveau 6 (équivalent BAC+3/4), et un accompagnement personnalisé. La formation est disponible en français avec des options de financement public et différentes formules d’encadrement adaptées aux besoins de chacun.

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Points forts

Points faibles

Caractéristiques

📊 Niveau :Avancée

🕐 Durée : 2 semaines à 6 mois

💳️ Financement :CPF, France Travail, OPCO, Région

🗂️ Mode de formation : Bootcamp, En centre de formation, En ligne

🎓 Type de reconnaissance : Certifiante

🎯 Public Cible :Demandeurs d’emploi, Entreprise, Étudiant, Professionnels en reconversion, Salariés

🔖 Autres : Inscrite au RNCP, Certification Qualiopi

Présentation du formateur

Datarockstars est un organisme de formation certifié Qualiopi, axé sur l’intelligence artificielle, la data science et la cybersécurité. Offrant des formations pour tous niveaux, y compris des bootcamps intensifs sur trois mois, l’entreprise propose une expérience d’apprentissage enrichie par des experts reconnus. Les formations variées incluent des cours pour débutants et des spécialisations approfondies, accessibles en présentiel, distanciel et en ligne. La plateforme intègre également un service de recrutement, facilitant l’accès à plus de 25,000 opportunités d’emploi dans les métiers de la data et de la cybersécurité. Des financements à 100% sont disponibles via Pôle Emploi, Région et OPCO.

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Programme

Calendrier et Formations :
Prochaine formation: DATA ANALYST (6 au 23 avril)
Types de formations : Bootcamp (3 mois), Temps partiel (9 mois)
Métiers certifiants RNCP 6 : Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist, Analyste Cybersécurité/SOC, Consultant Cybersécurité
Formations d’expertise : Data Science et Machine Learning, Deep Learning et IA, Fondamentaux du Data Engineering
Description du Bootcamp :
Objectif : Former des Data Engineers/Data Ops
Contenu et Programme :
Modules : outils, mathématiques, DataOps & DevSecOps, Data Engineering, stockage de données
Application pratique avec des projets
Formation de 400 heures
Détails Administratifs :
Formation certifiée RNCP 6, équivalente à un BAC+3/4
Options de financement disponibles
Plateforme et Support :
Accès à une plateforme de cours en ligne, projets pratiques, exercices
Mentorat et support continu par des experts
Développement d’un portfolio avec des projets pratiques
Caractéristiques Distinctives :
Approche hybride de formations en ligne et en présentiel
Accès à une communauté dynamique
Partenariats avec des entreprises pour des opportunités professionnelles

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Thématique	Compétences	Objectifs
Langages de programmation	Python, SQL, Java, Scala, Bash	Maîtriser les langages essentiels pour manipuler les données, automatiser les tâches et interagir avec différents systèmes de stockage.
Bases de données	SQL, NoSQL, PostgreSQL, MongoDB, Neo4j, modélisation relationnelle, optimisation de requêtes	Concevoir des architectures de stockage adaptées aux besoins métiers et optimiser les performances d’accès aux données.
Technologies Big Data	Hadoop, Spark, Kafka, Hive, HBase, Spark Streaming, data lakes	Implémenter des solutions pour traiter efficacement de grands volumes de données, en mode batch ou temps réel.
ETL/ELT et pipelines	Apache Airflow, Apache NiFi, Talend, intégration de données, gestion des flux	Concevoir et orchestrer des pipelines de données complets, de l’ingestion à la mise à disposition pour l’analyse.
Cloud Computing	AWS (S3, Redshift, EMR), Azure (Blob Storage, Synapse), GCP (BigQuery, Dataflow), architecture cloud	Déployer et gérer des infrastructures data dans le cloud, en exploitant les services managés des principaux fournisseurs.
DevOps et automatisation	Docker, Kubernetes, CI/CD, Git, tests automatisés, monitoring	Industrialiser le déploiement des solutions data et garantir leur disponibilité en production.
Data Governance	Qualité des données, métadonnées, sécurité, RGPD, droits d’accès	Mettre en place les bonnes pratiques de gouvernance pour assurer la conformité et la fiabilité du patrimoine data.
Architecture des données	Data warehousing, data lakehouse, définition des modèles dimensionnels, data mesh	Concevoir des architectures évolutives qui répondent aux enjeux de performance et aux besoins métiers.
DataOps	Monitoring, alerting, logging, observabilité, gestion des incidents, SLAs	Implémenter des pratiques d’exploitation garantissant la fiabilité et la performance des systèmes de données.
Compétences transverses	Communication technique, gestion de projet, collaboration avec les Data Scientists et équipes métiers	Travailler efficacement au sein d’une équipe data multidisciplinaire et comprendre les enjeux business.

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Data Engineering – Jedha

Présentation

Points forts

Points faibles

Caractéristiques

Présentation du formateur

Programme

Data Engineering for Beginners: Learn SQL, Python & Spark – Udemy

Présentation

Points forts

Points faibles

Caractéristiques

Présentation du formateur

Programme

Formation GitHub : Apprenez à maitriser la plateforme – DataScientest.com

Présentation

Points forts

Points faibles

Caractéristiques

Présentation du formateur

Programme

Data Engineer – DataScientest.com

Présentation

Points forts

Points faibles

Caractéristiques

Présentation du formateur

Programme

Formation Data Engineering – Le Wagon

Présentation

Points forts

Points faibles

Caractéristiques

Présentation du formateur

Programme

Formation Data Engineering – Blent.ai

Présentation

Points forts

Points faibles

Caractéristiques

Présentation du formateur

Programme

Formation Data Engineer – DataScientest.fr

Présentation

Points forts

Points faibles

Caractéristiques

Présentation du formateur

Programme

Bootcamp Data Engineer / Data Ops – DataRockstars

Présentation

Points forts

Points faibles

Caractéristiques

Présentation du formateur

Programme

📖 Suggestions de lecture

Comment choisir une formation Data Engineer?

Accréditations et reconnaissance officielle

Programme technique adapté aux exigences du métier

Format et modalités d’apprentissage

Équipe pédagogique et réseau professionnel

Taux d’insertion et débouchés professionnels

Que vas-tu apprendre dans une formation Data Engineer ?

Quelles sont les formations complémentaires au Data Engineer ?

Se former gratuitement au Data Engineering

Livres accessibles gratuitement

MOOC et cours en ligne

Chaînes YouTube spécialisées

Blogs et ressources en ligne

🙋Questions fréquemment posées (FAQ)