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Bootcamp

Data Engineering

Soyez le moteur de l’innovation de votre organisation et devenez maître dans l’art de construire et gérer des modélisation de données pointues.
  • +4000 Alumnis dans le monde
  • 90% Taux insertion profesionnel à 6 mois
  • +500 Entreprises partenaires

 

Nos 2 sessions à venir

Place restantes

Format

Durée

Dates

11
Hybride • Paris
5 semaines • Temps plein
19/08/2024 -> 23/09/2024
18
Hybride • Paris
5 semaines • Temps plein
04/11/2024 -> 06/12/2024

Maîtrisez les compétences fondamentales d’un Data Engineer

Maîtrisez

Forgez une expertise solide dans la manipulation de divers outils de data engineering.
github
google cloud
python
docker

Implémentez

Mettez en œuvre des pipelines de données en temps réel, configurez et optimisez des requêtes SQL, concevez des systèmes de stockage de données sécurisés.
ayrbite
postsql
bigquery
fivetran

Nettoyez

Devenez un expert dans le nettoyage, la transformation et la préparation des données pour une analyse ultérieure, en utilisant des outils avancés.
dbt
kubernetes
SQL
airflow

Automatisez

Apprenez à automatiser des tâches et des workflows de data engineering, à gérer des projets de data complexe et à instaurer un environnement de travail collaboratif.
google compute
kafka
spark

Programme Bootcamp Data Engineering


Le programme de 200 heures le plus complet du marché

Module 1

Création de databases

Module 2

Data Warehouse

Module 3

Préparation de données

Module 4

Data Workloads

1 semaine

Bases du Data Engineering

➜ Machine virtuelle avec Visual Studio Code

➜ Construction de votre 1er Data Lake

➜ Transformation de données avec Python

➜ Application des techniques CI/CD

➜ Déploiement d’une appli FastAPI

➜ Software Engineer best practices

1 semaine

Création d’un Data Warehouse

➜ Modern Data Stack

➜ SQL, PostgreSQL et Big Query

➜ Docker Compose pour les applications Docker multi-conteneurs

➜ Database Management

1 semaine

Organiser les données

➜ Processus ETL, ELT, ETLLT avec Airflow et DBT

➜ Outils de visualisation de données

➜ Utiliser Docker et Kubernetes

1 semaine

Vos premiers modèles prédictifs

➜ Gestion des charges de données

➜ Gestion des transferts de données importants

➜ Batch processing et stream processing at scale

➜ Logging et monitoring

Compétences

✔ Comprendre et écrire du code Python ✔ Savoir créer un Data Lake avec Google Cloud Storage

Compétences

✔ Data Warehouse et BigQuery ✔ SQL avancées, Fivetran et Airbyte ✔ Docker Compose

Compétences

✔ Flux ETL avev Airflow ✔ Pipelines de données avec DBT ✔ Kubernetes et déploiement sur un cluster de production

Compétences

✔ PySpark ✔ Streaming avec Kafka et Pub/Sub ✔ Apache Beam

Journée type (temps plein)

Nos journées sont organisées pour faciliter votre apprentissage et votre progression.

09h30

10h30

13h

14h

17h30

18h30

Cours

Après un bon café, on démarre par un cours portant sur le thème du jour. Pas de slides ni de grandes explications théoriques : nos cours sont totalement orientés pratique et construits à partir de cas réels.

Challenges

À vous de jouer ! Pour chaque journée, nous avons conçu une série d’exercices de difficulté croissante à partir de cas réels. Vous travaillez en binôme et nos experts sont là pour vous aider et répondre à vos questions.

🍕

Déjeuner

Projet

Tout au long de la formation, vous travaillez sur un projet « fil rouge » que vous présenterez lors du demo day final. C’est l’occasion de vous changer les idées et de consolider vos acquis des journées précédentes.

Live review

Retour en format classe avec le prof pour travailler ensemble certains exercices ou explorer de nouvelles techniques et les meilleures solutions des experts Artefact.

🍻 🎭

Événements
Artefact

Choisissez votre formation selon votre niveau

Niveau débutant

Lancer votre carrière data!

Vous êtes débutants et vous souhaitez devenir data engineer. En suivant l’ensemble des modules ce métier n’aura plus de secret pour vous.

Durée de la formation 5 semaines

Niveau intermédiaire

Pour monter en compétence!

Vous avez déjà un petit niveau en data. Vous allez enrichir vos connaissances aux côtés des experts de la data d’Artefact en suivant les modules adaptés.

Durée de la formation 5 semaines

Niveau expert

Pour une maîtrise parfaite!

Vous avez déjà de solides compétences techniques dans la data. Vous allez parfaire votre expertise pour évoluer en choisissant les modules qui vous conviennent.

Durée de la formation 5 semaines

Formation encadrée par nos experts Artefact

Apprenez directement de nos experts data d’Artefact, qui sont au cœur de l’action chaque jour au sein des plus belles entreprises mondiales. Ils sont bien plus que de simples formateurs, ce sont des acteurs de pointe dans le domaine de la data, prêts à vous transmettre leur savoir-faire et l’expertise Artefact.

Nos alumnis Data Enginner en poste

Nos étudiants en data science ont décroché des postes chez Artefact ou dans les plus belles entreprises.

96% trouvent un emploi dans les 6 mois et parfois même avant la fin de leur formation.

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Artefact School of Data

Avis Trustpilot (587) • Excellent

4.9/5
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“ Un tremplin pour ma carrière ! Grâce à cette formation, j'ai acquis des compétences essentielles en Python et Machine Learning. Les experts et l'environnement stimulant ont vraiment enrichi mon expérience d'apprentissage. ”

Karine Batch #19

Data Analyst chez Artefact

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“La School of Data à joué un rôle clé dans ma reconversion professionnelle. Je suis maintenant armé des outils et des connaissances indispensables. L'atout majeur, c'est d'avoir un mentor d'Artefact qui nous accompagne.”

alumni victor data consultant

Victor Errotaberea #25

Data Consultant

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“La formation est géniale, stimulante et bien structurée. J'ai passé un moment merveilleux à la suivre. Les enseignants étaient très disponibles pour toutes les questions.”

elena pop alumni

Elena Pop #20

Software Engineer chez Depixus

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Comment financer votre formation ?

Il est possible d’obtenir un financement total ou partiel de votre formation.

Notre équipe est disponible pour vous aider à trouver la solution la plus adaptée à votre situation et monter votre dossier de financement.

Selon votre situation, vous pouvez bénéficier d’un financement CPF, POEI, CSP, Pôle emploi, Agefiph, OPCO, transition professionnelle, aide de la région ou encore autofinancer la formation en plusieurs fois.

Une inscription rapide en 4 étapes

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Postulez en un clic

Laissez-nous simplement vos coordonnées et nous revenons vers vous très vite pour construire votre projet.

On échange

Choisissez un créneau pour l’entretien d’admission. C’est un moment d’échanges pour apprendre à mieux se connaître.

Choix du financement

Une fois votre candidature retenue, un membre de notre équipe vous aide à trouver le financement le plus adapté.

Intégrez le bootcamp

Félicitations, il ne vous reste plus qu’un travail préparatoire à faire à la maison et on démarre.

Prêt à propulser votre carrière dans la data?

Obtenez dès maintenant le programme de nos formations

Vous avez une question ?

Notre équipe Carrière vous accompagne

Profitez de l’expérience du service RH Artefact et de notre réseau d’entreprises partenaires pour décrocher votre futur CDI.

4,8/5

note moyenne

+4000

Alumnis dans le monde

90%
Taux d’employabilité à 6 mois
+500

Entreprises partenaires

FAQ

Vous avez d’autres questions sur Artefact School of Data ? Contactez-nous.

Quels sont les débouchés professionnels après une formation Data Engineering ?

Parmi les rôles les plus courants, on trouve :

Data Engineer : Le débouché direct après une formation en Data Engineering, où vous concevez et gérez des infrastructures de données pour une entreprise. Architecte de données : Ce rôle implique la planification et la conception d’architectures de données à l’échelle de l’entreprise. Ingénieur en Big Data : Ce poste se concentre sur la gestion de très grandes quantités de données, souvent en utilisant des outils et des technologies spécifiques au Big Data. Ingénieur en Machine Learning : Ce rôle implique la création d’infrastructures de données pour alimenter les modèles de machine learning. Chef de projet Data : Ce rôle de direction implique la supervision des projets de données et la gestion des équipes de données au sein d’une entreprise.

Quelles compétences aurez-vous acquises à l’issue de la formation Data Engineering ?

La formation conduit à la validation du bloc de compétences de niveau 7 “Développer une solution d’intelligence artificielle”. L’obtention de ce bloc de compétences vous permettra ainsi de valider une partie de la certification RNCP36129 “Chef de projet en intelligence artificielle” du collège de Paris.

Cette certification est composée de 4 blocs de compétences :

Bloc 1 : Elaborer une solution d’intelligence artificielle grâce au Design Thinking Bloc 2 : Piloter un projet d’intelligence artificielle Bloc 3 : Développer une solution d’intelligence artificielle (Machine et Deep Learning) Bloc 4 : Déployer une solution d’intelligence artificielle. L’obtention de l’intégralité de la certification RNCP36129 repose ainsi sur la capitalisation des 4 blocs de compétences qui la composent.

Chaque bloc peut être acquis individuellement. Un bloc acquis l’est définitivement. Sa validation fait l’objet de la délivrance d’une attestation de réussite, signal fort sur le marché de l’emploi.

Quel est le salaire auquel vous pourrez prétendre en tant que Data Engineer ?

Le salaire d’un Data Engineer Junior varie entre 40 000 et 50 000€ par an. Une fois promu Senior, son salaire s’élèvera à 50 000 voire plus de 60 000€ par an.

Quelles sont les missions d'un Data Engineer ?

Les missions d’un Data Engineer comprennent la conception et la construction d’infrastructures de données, la gestion et l’optimisation de systèmes de bases de données, l’assurance de la qualité des données, et la création de pipelines de données pour supporter l’analyse de données et la prise de décision dans l’entreprise.

Qu'est-ce qu'un Data Engineer ?

Un Data Engineer est un expert en technologie qui crée et gère les systèmes permettant de collecter, stocker et traiter de grandes quantités de données. Ils garantissent l’accès à des données de haute qualité pour les Data Scientists et d’autres décideurs au sein de l’entreprise.