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Découvrez les métiers de la data & l'IA et comment vous y former

L'IA ne devrait pas seulement répondre à vos questions... mais travailler pour vous. Profitez de la rentrée pour vous former et prenez une longueur d'avance. 🚀

Vous souhaitez faire évoluer votre carrière dans le secteur de la data & l'IA ?
Venez découvrir notre formation Data Analyst, accessible à tous les niveaux, conçue pour vous aider à maîtriser les compétences les plus recherchées du marché.

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Formation Data Engineer

Démarrez votre carrière de Data Engineer. Maîtrisez les data pipelines et les architectures de données.

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Pédagogie centrée sur la pratique

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22 à 34 semaines de formation intensive

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Décrochez votre job idéal à la sortie

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Découvrez nos formations en Data Engineer
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DataBird en quelques chiffres

+4000
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Étudiants déjà passés par nos formations

94%
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De taux d'employabilité de nos alumni 6 mois après la formation

4,9/5
petites étoiles blanches dispersées sur fond noir évoquant un ciel nocturne

De note moyenne basée sur plus de 500 avis certifiés

DataBird's bootcamp class

Devenez Data Engineer

Développez des compétences data très demandées, maîtrisez les data pipelines et les architectures de données, pour lancer votre carrière.

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Des formations complètes en Data Engineering

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Des cours délivrés par des experts en Data Engineering

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Des bootcamps accessibles même aux débutants

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Des formations éligibles au CPF

Les outils que vous allez maîtriser grâce à nos formations

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Git
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Formation Data Engineering

Découvrez le programme de notre bootcamp

Un programme créé sur mesure pour vous aider à devenir Data Engineer :

Maîtrisez les compétences d'un Data Analyst

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Culture Data
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SQL - Récupérer et nettoyer la donnée
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Python - Mener ses analyses
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Statistiques
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Machine Learning
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Power BI - Exprimer son analyse
logo sql bleu évoquant les requêtes de base de données dans un contexte de formation dataLogo python bleu et jaune, symbole du langage pour data science et IAtrois colonnes jaunes de hauteurs croissantes évoquant un graphique d’analyse de données

Analytics Engineer : Cloud SQL et les best practice

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Optimiser tes requêtes
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Gestion de tes espaces de données
logo sql bleu évoquant les requêtes de base de données dans un contexte de formation datalogo google cloud stylisé en nuage composé de segments rouge, jaune, vert et bleulogo bleu avec une loupe blanche zoomant sur un graphique a barre. C'est le logo de google big query

Analytics Engineer : DBT & la modélisation

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Compréhension d’une architecture médaillon
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Création de modèles dans DBT
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Mise en place de tests et documenter son modèle de données
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Mise en production et debuging de son modèles DBT
logo sql bleu évoquant les requêtes de base de données dans un contexte de formation dataLogo dbt avec symbole orange en forme d'étoile à quatre branches et lettrage noir dbt.logo google cloud stylisé en nuage composé de segments rouge, jaune, vert et bleulogo bleu avec une loupe blanche zoomant sur un graphique a barre. C'est le logo de google big query

Analytics Engineer : CICD & Git

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Les bonnes pratiques de développement et de mise en production continue
chevron noir stylisé pointant vers la droite sur fond blanc pour navigation en interface utilisateur
Utilisation de Git
icône orange en losange représentant un symbole de partage noir avec trois cercles reliés par une lignelogo github noir sur fond blanc représentant une plateforme collaborative de gestion de code

Analytics Engineer : La mise en production d'ETL : Airbyte

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Créer sa data pipeline
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Favoriser le déploiement d’une data pipeline à grande échelle
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Automatiser le déploiement de ses data pipeline
logo docker: baleine bleue portant des conteneurs empilés sur son dos.Logo abstrait bleu constitué de courbes épaisses formant une boucle avec un point central.Logo Kubernetes blanc sur fond bleu hexagonal avec roue centrale

Analytics Engineer : Cas final

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Mise en application des différentes notions vues avec un focus sur l’utilisation de DBT et Airflow
logo sql bleu évoquant les requêtes de base de données dans un contexte de formation dataLogo dbt avec symbole orange en forme d'étoile à quatre branches et lettrage noir dbt.logo google cloud stylisé en nuage composé de segments rouge, jaune, vert et bleulogo bleu avec une loupe blanche zoomant sur un graphique a barre. C'est le logo de google big querykangourou rouge stylisé à côté du texte airflow en noir

Data Engineer : Python avancé

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Prise en main de PyCharm et de la notion d’Object Oriented Programing
chevron noir stylisé pointant vers la droite sur fond blanc pour navigation en interface utilisateur
Construction et déploiement d’une API
Logo python bleu et jaune, symbole du langage pour data science et IALogo abstrait affichant les lettres PC en blanc sur fond noir, entouré de formes géométriques vertes et jaunes.

Data Engineer : Lancer et gérer des serveurs à distance : Linux & gestion d'accès

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Se connecter et lancer un connecteur à distance
chevron noir stylisé pointant vers la droite sur fond blanc pour navigation en interface utilisateur
Gérer les accès

Data Engineer : Projet final : gérer ses flux de données sur des serveurs à distance et lancer des jobs / scripts

chevron noir stylisé pointant vers la droite sur fond blanc pour navigation en interface utilisateur
Mise en application des différentes notions vues avec
logo violet composé de panneaux géométriques inclinés autour d’un axe central, évoquant l’architecture des donnéeslogo google cloud stylisé en nuage composé de segments rouge, jaune, vert et bleuLogo jaune de duckDBlogotype apache spark avec texte gris et étoile orange symbolisant le framework big data

Formats

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suivant vos envies et vos besoins !

Temps plein

Intégrez notre bootcamp et apprenez du lundi au vendredi, de 9h30 à 18h.

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À distance

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460h de formation

Un fichier de code vide présenté dans un cadre bleu

22 semaines de formation

Temps partiel

Vous avez des obligations ? Apprenez pendant votre temps libre.

bâtiment d'entreprise stylisé sur fond circulaire gris clair

À distance

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460h de formation

Un fichier de code vide présenté dans un cadre bleu

34 semaines de formation

Un programme pensé par
des professionnels de la Data & de l'IA

Le contenu de nos cours a été élaboré autour de leurs savoirs théoriques et pratiques,
issus de plusieurs années d'expérience dans la Data & l'IA.

Photo formateur

Head of Data

Marie Crappe

mot choose en lettres en gras, couleur vert foncé sur fond blanc, style branding.
formateur barbu bras croisés en t-shirt noir devant un mur gris-vert

Territory Manager

Florent Sciberras

logo rouge d'airbnb avec le pictogramme en forme de cœur et le texte airbnb
homme souriant barbe légère cheveux foncés regardant en face sur fond neutre

VP data

Emmanuel Chave

Témoignages

Découvrez en quoi DataBird a changé leur vie

Nous sommes fiers de la confiance que chaque alumni nous a accordé.

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Vivez une véritable expérience de formation

Nos apprenants s’expriment sur la qualité de leur formation, et en particulier sur :

badge rond violet avec coche blanche au centre, symbole de validation

La pédagogie adaptée et flexible

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Le professionnalisme des professeurs

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Faire valoir ces nouvelles compétences

Chris Mugnier
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J'ai été impressionnée par la qualité des intervenants et par la variétés des sujets abordés. L'équipe DataBird a su s'entourer de très beaux noms qui sont joignables et avec qui il est facile d'échanger.

Analytics Manager
Jimmy Sinnan
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Super formation intensive, pertinente et concrète. La proximité et la disponibilité du board pédagogique m'a permis de vivre la formation plus facilement. En tant que novice dans la data, le programme de formation par la pratique, est une technique pertinente qui me permet de me sentir opérationnel pour la suite.

Data Analyst/Consultant BI/Data Viz/RevOPS
Fahmi Satouri
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Équipe pédagogique très compétente, programme pertinent et beaucoup de pratique pour consolider les acquis. Le suivi post formation est sérieux, l'équipe n'abandonne pas les inscrits une fois la formation terminée.

Data Analyst
Baptiste Crété
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Databird m’a permis d’être un interlocuteur crédible sur les sujets data, de plus cela a enrichi ma capacité de production que ce soit en création/gestion de Dashboard ou alors sur la visualisation et l’interprétation des données. Je suis ravie d’avoir suivi cette formation et j’ai suffisamment confiance dans la qualité de la formation pour recommander certains profils issus de Databird dans mon entreprise actuelle.

AI & Data Strategy Consultant
Justine Guégan
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La formation DataBird m'a conforté dans le changement professionnel que je voulais opérer. Ceci m'a permis de me remettre sur le marché de l'emploi, en élargissant mes compétences et mon réseau professionnel, pour me créer des opportunités.

Data Scientist
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Pourquoi se former à la Data & l'IA ?

Se former à la data & l'IA offre de nombreux avantages dans un monde où la donnée joue un rôle crucial dans tous les domaines.

diagramme linéaire bleu illustrant une tendance ascendante des données

Appréhender les enjeux business qui se cachent derrière la data

trois avatars de diplômés stylisés sur fond de cercle rose pâle

Acquérir un profil performant et compétitif sur le marché de l'emploi

silhouette grise stylisée de profil symbolisant un utilisateur sur une plateforme d’analyse de données

Accéder à un poste stratégique en entreprise grâce à une vision data et business

lignes de code vertes sur fond noir symbolisant un module de programmation en data

Pouvoir intégrer les meilleures entreprises de la Tech

Fenêtre d’éditeur de code avec balises et lignes colorées illustrant script data et ia

Réaliser des analyses en toute autonomie

icône pourcentage blanc sur fond circulaire turquoise évoquant indicateur statistique

Avoir une meilleure rémunération

Projets de fin de formation

Transformez la donnée en décisions

Votre projet de fin de formation vous amènera à travailler sur des problématiques réelles.

Deux tasses anthropomorphes, rose et orange, s’équilibrent l’une sur l’autre dans un cadre data/IA et sourient.
Logo python bleu et jaune, symbole du langage pour data science et IALogo Excel vert avec un grand X blanc sur des carrés superposés.Chaîne de cercles bleus de tailles variées reliés par une diagonale sur fond noir.

Mellow Mood

En combinant analyse financière, segmentation géographique, analyse temporelle ou encore caractéristiques produits, comment maximiser les performances des succursales Mellow Mood ?

femme au regard sérieux devant un plan d'eau flou en arrière-plan
portrait d’un homme souriant en extérieur, cheveux bruns et arrière-plan vert flou.
jeune adulte souriant, visage en gros plan, chemise rouge, cadre formation data et intelligence artificielle
visage souriant d’un homme barbu aux cheveux bruns en gros plan
Icône circulaire bleu turquoise avec point d'interrogation central, évoquant une incertitude dans les données.
Logo MySQL avec dauphin bleu et lettrage bleu/orange sur fond noir.Logo python bleu et jaune, symbole du langage pour data science et IAtrois colonnes jaunes de hauteurs croissantes évoquant un graphique d’analyse de données

Garanteo

À l'approche de la révision budgétaire de fin du premier trimestre 2024, Garanteo cherche à affiner sa stratégie d'acquisition pour renforcer sa position sur le marché concurrentiel de l'assurance.

Jeune femme souriante en plan rapproché, cheveux courts, fond bleu clair, contexte formation data/IA.
stagiaire aux cheveux bruns et bouclés portant des lunettes souriant devant un fond flou
homme à lunettes et barbe grise souriant devant un mur brun lors d’une session de formation data
femme portant lunettes rondes noires et cheveux bruns, regardant l'objectif.

Nos alumni ont intégré ces entreprises

Appliquez nos conseils dans votre recherche d'emploi et trouvez le job de vos rêves comme nos alumni.

mot weldom en gris avec la lettre o en orange sur fond blanclogo pricewaterhousecoopers aux rectangles dégradés orange et gris sur fond blanc.zone d'exclusion bleue entourant le logo decathlonlogo veepee en blanc sur fond transparent affiché dans un contexte de formation en data et iafond bleu avec texte doctolib en blanc et icône circulaire stylisée à gauchelogo cgi constitué d'un cercle rouge et de lettres noires représentant un acteur des services data et ialogo qonto en blanc sur fond bleu avec motifs géométriqueslogo randstad avec un r stylisé blanc sur un carré bleu à côté du nom en lettres griseslogo stylisé de Mydral en rouge et noir, symbolisant l'innovation en data et intelligence artificielle
mot weldom en gris avec la lettre o en orange sur fond blanclogo pricewaterhousecoopers aux rectangles dégradés orange et gris sur fond blanc.zone d'exclusion bleue entourant le logo decathlonlogo veepee en blanc sur fond transparent affiché dans un contexte de formation en data et iafond bleu avec texte doctolib en blanc et icône circulaire stylisée à gauchelogo cgi constitué d'un cercle rouge et de lettres noires représentant un acteur des services data et ialogo qonto en blanc sur fond bleu avec motifs géométriqueslogo randstad avec un r stylisé blanc sur un carré bleu à côté du nom en lettres griseslogo stylisé de Mydral en rouge et noir, symbolisant l'innovation en data et intelligence artificielle
Logo avec une X turquoise à gauche et le mot CONVERTEO en violet foncé.texte noir affichant Back Market sur fond blanclogo bleu et vert de blablacar représentant une plateforme de covoituragelogo canal+ blanc sur fond noir, signe plus à droite, utilisé en formation ia/data.logo vert à gauche, étoiles blanches disposées en arc sur fond noir.écran entièrement noir sans élément visible, contexte neutre pour les démos ia et data.Betclic, texte blanc en italique sur fond rouge.logo pennylane : anneau bleu autour de deux cercles verts qui se chevauchent, texte pennylane en arcfond noir sans données visibles, contexte formation intelligence artificielle.
Logo avec une X turquoise à gauche et le mot CONVERTEO en violet foncé.texte noir affichant Back Market sur fond blanclogo bleu et vert de blablacar représentant une plateforme de covoituragelogo canal+ blanc sur fond noir, signe plus à droite, utilisé en formation ia/data.logo vert à gauche, étoiles blanches disposées en arc sur fond noir.écran entièrement noir sans élément visible, contexte neutre pour les démos ia et data.Betclic, texte blanc en italique sur fond rouge.logo pennylane : anneau bleu autour de deux cercles verts qui se chevauchent, texte pennylane en arcfond noir sans données visibles, contexte formation intelligence artificielle.

DataBirdie un jour, DataBirdie toujours

Vous ne serez jamais seul

Vous pouvez compter sur le soutien de l'ensemble des apprenants, professeurs et entreprises qui composent notre communauté.

Événements

Vous participerez à des évènements animés par des professionnels de la Tech en poste.

Recherche d'emploi

Nous vous aidons à valoriser votre profil grâce à un module de formation carrière.

Communauté

Vous bénéficiez de notre réseau de contacts au sein de la Tech et de notre communauté d’alumni.

groupe de participants à une formation data et intelligence artificielle en t-shirts blancs posant devant une façade vitrée.Icône violette montrant deux silhouettes blanches, symbole de collaboration en data et intelligence artificielle.

Nous vous aidons à financer votre projet

Le financement ne devrait pas être un obstacle à la réalisation de votre projet.
Pour cela, nous avons mis en place de multiples solutions.

Logo de certification Qualiopoiaffiche indiquant une formation éligible au compte formation, cadre bleu et rouge et site moncompteformation.gouv.fr.Logo OPCO bleu avec le texte opérateurs de compétences sur fond blanc.
homme aux cheveux bruns, casque et micro, porte une chemise blanche et travaille sur son laptop entouré de plantes.
  • Nos formations sont éligibles au CPF et aux financements OPCO.
  • Vous pouvez également financer votre formation par France Travail via l'AIF ou le CSP, ou par Transitions Pro via le PTP.
  • Toutes nos formations sont parfaitement alignées avec les exigences de la certification Qualiopi.
On vous accompagne dans votre projet de formation :
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Vous avez une question ?

F.A.Q sur la formation Data Engineer

Si vous avez des questions sur la formation Data Engineer, vous êtes au bon endroit !

Qu'est-ce que le Data Engineering, exactement ?

Le Data Engineering est un domaine de la technologie de l'information qui se concentre sur la conception, la construction, et la gestion des systèmes d'information et des architectures nécessaires pour traiter de grandes quantités de données. Les ingénieurs de données développent des pipelines de données qui collectent, transforment et rendent les données accessibles aux analystes et aux scientifiques de données pour qu'ils puissent les analyser et en extraire des insights. Ce rôle est crucial pour permettre une prise de décision basée sur des données dans les entreprises.

En quoi le Data Engineering est-il utile au quotidien dans une entreprise ?

Au quotidien, le Data Engineering permet aux entreprises de gérer efficacement leurs données, de garantir leur qualité et leur accessibilité, et de soutenir des analyses avancées et la prise de décision basée sur des données. Les ingénieurs de données jouent un rôle clé dans l'optimisation des flux de données, la sécurisation des données et la mise en place de lacs de données et de data warehouses. Ces compétences sont essentielles pour exploiter le potentiel des données dans des domaines tels que l'analytique avancée, le machine learning et l'intelligence artificielle.

Pourquoi est-il important de se former en Data Engineering ?

La formation en Data Engineering est essentielle pour ceux qui souhaitent construire et maintenir l'infrastructure nécessaire à la manipulation de grandes quantités de données. Avec l'explosion de la quantité de données générées par les entreprises, la demande pour des professionnels capables de structurer, de gérer et d'optimiser ces données est en forte hausse. Avoir des compétences en Data Engineering ouvre la porte à des opportunités de carrière dans presque tous les secteurs d'activité et représente un avantage compétitif significatif.

Le Data Engineering est-il compatible avec les outils d'analyse et de Big Data comme Hadoop et Spark ?

Oui, le Data Engineering est étroitement lié à l'utilisation d'outils d'analyse de Big Data tels que Hadoop et Spark. Ces technologies sont au cœur du travail des ingénieurs de données, leur permettant de traiter, de stocker et d'analyser de vastes ensembles de données de manière efficace. La maîtrise de ces outils est souvent essentielle pour construire des solutions scalables et performantes dans l'écosystème du Big Data.

Comment s'inscrire à la formation Data Engineer ?

La formation en Data Engineering comprend environ 70 heures de contenu, réparties entre des leçons théoriques, des ateliers pratiques, et des projets personnels. Cette structure permet une compréhension approfondie des concepts et une application pratique efficace.

Combien d'heures représente la formation en Data Engineering ?

La formation en Data Engineering comprend environ 70 heures de contenu, réparties entre des leçons théoriques, des ateliers pratiques, et des projets personnels. Cette structure permet une compréhension approfondie des concepts et une application pratique efficace.

La formation Data Engineer est-elle disponible à distance ?

Oui, notre formation en Data Engineering est conçue pour être entièrement accessible à distance, offrant la flexibilité nécessaire pour s'adapter à votre emploi du temps et à vos engagements personnels.

La formation Data Engineer peut-elle être suivie en présentiel ?

À l'heure actuelle, notre formation en Data Engineering est proposée uniquement en ligne afin d'offrir une accessibilité maximale à tous nos étudiants, quelle que soit leur localisation.

Sous combien de temps puis-je accéder à la formation ?

Nous recommandons de postuler au moins quatre semaines avant le début souhaité de la formation pour permettre une préparation adéquate. Après avoir soumis votre candidature, notre équipe d'admission vous contactera pour un entretien d'évaluation.

La formation pour Data Engineer est-elle certifiante ?

Oui, à l'issue de la formation en Data Engineering, vous recevrez un certificat attestant de vos compétences et de votre expertise dans ce domaine. Ce certificat est reconnu par les employeurs et peut significativement améliorer votre employabilité dans le secteur technologique.

Le diplôme est-il reconnu par l'État ?

Bien que notre certification en Data Engineering soit spécifiquement reconnue dans l'industrie technologique, elle n'est pas formellement reconnue par l'État. Cependant, elle atteste d'un niveau de compétence élevé qui est très apprécié par les employeurs dans le domaine du Data Engineering.

Comment accueillons-nous les élèves en situation de handicap ?

Nous nous engageons à fournir un environnement d'apprentissage inclusif et accessible. Des aménagements spécifiques peuvent être proposés aux apprenants en situation de handicap, notamment :

  • La possibilité de suivre la formation à distance.
  • Un soutien personnalisé par nos formateurs.
  • Des adaptations des modalités d'évaluation, si nécessaire.

Il est important de nous informer de vos besoins dès le début du processus de candidature pour que nous puissions organiser les aménagements nécessaires.

Y a-t-il des prérequis pour suivre la formation ?

Les candidats à notre formation en Data Engineering doivent avoir une compréhension de base de la programmation et des systèmes de gestion de bases de données. Bien qu'une expérience préalable en Data Engineering ne soit pas obligatoire, une familiarité avec les concepts de base du traitement des données et de la programmation peut faciliter l'apprentissage.

Comment est structurée la formation en Data Engineering ?

Notre programme couvre tous les aspects essentiels du Data Engineering, y compris :

  • Les fondamentaux du Data Engineering et de l'architecture des systèmes de données.
  • La programmation pour le Big Data, en se concentrant sur des outils tels que Python, Spark, et Hadoop.
  • La conception et l'optimisation de pipelines de données.
  • Les meilleures pratiques pour la gestion des données dans des environnements cloud et sur site.
  • Des projets pratiques pour appliquer les compétences apprises dans des scénarios réels.

Qui sont les formateurs de la formation en Data Engineering ?

Nos formateurs sont des professionnels expérimentés du Data Engineering, passionnés par l'enseignement et le partage de leur expertise. Ils apportent une connaissance approfondie des technologies de pointe et des meilleures pratiques industrielles, garantissant une formation à la fois théorique et pratique.

Comment sont évalués les étudiants durant la formation ?

L'évaluation des étudiants se fait à travers :

  • Des tests de connaissances pour vérifier l'assimilation des concepts théoriques.
  • Des projets pratiques pour évaluer la capacité à appliquer les compétences techniques en situation réelle.
  • Des revues de code et des présentations de projets pour juger de la qualité technique et de la capacité à communiquer efficacement les solutions de Data Engineering.

Comment enrichir mes compétences après la formation en Data Engineering ?

Pour continuer à développer vos compétences en Data Engineering, nous recommandons de vous spécialiser davantage dans des domaines spécifiques tels que le cloud computing, le machine learning ou la sécurité des données. Participer à des conférences, des workshops, et rejoindre des communautés professionnelles sont également d'excellentes façons de rester à jour sur les dernières tendances et technologies.

Quel est le taux d'insertion professionnelle des diplômés de notre formation en Data Engineering ?

Nous sommes fiers de rapporter un taux d'employabilité de 93% pour nos diplômés en Data Engineering dans les six mois suivant la fin de la formation. Cette statistique souligne l'efficacité de notre programme et la demande élevée pour des compétences en Data Engineering sur le marché du travail.

Comment aidons-nous nos diplômés à trouver un emploi ?

Pour faciliter l'insertion professionnelle de nos diplômés, nous proposons :

  • Des ateliers de préparation aux entretiens et de rédaction de CV.
  • Un accès à notre réseau d'entreprises partenaires à la recherche de talents en Data Engineering.
  • La mise à disposition d'une plateforme d'offres d'emploi exclusivement réservée à nos étudiants et diplômés.

Comment accompagnons-nous nos étudiants vers l'emploi ?

Notre formation en Data Engineering vise à doter les étudiants des compétences techniques et pratiques demandées par les employeurs :

  • Conception et mise en œuvre de pipelines de données robustes.
  • Utilisation efficace des outils de Big Data tels que Hadoop et Spark.
  • Gestion de bases de données SQL et NoSQL.
  • Automatisation des processus de traitement des données.
  • Optimisation des performances des systèmes de données.

Nous offrons également un accompagnement carrière comprenant la préparation aux entretiens, la rédaction de CV, et l'accès à un réseau d'employeurs potentiels.

Existe-t-il une communauté d'alumnis ?

Oui, nous avons une communauté active d'alumnis qui compte plus de 3500 membres ayant suivi nos formations. Cette communauté offre un espace d'échange, de partage d'expériences et de réseautage, essentiel pour soutenir votre croissance professionnelle et personnelle après la formation.

Comment financer ma formation en Data Engineering ?

Plusieurs options de financement sont disponibles pour notre formation en Data Engineering, y compris le Compte Personnel de Formation (CPF), le financement par un employeur, ou des modalités de paiement échelonné. Pour plus d'informations sur le financement, veuillez consulter notre section dédiée ou nous contacter directement.

Vous avez d'autres questions ?

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