| Niveau requis | Bac+3 |
|---|---|
| Niveau d'études visé | Bac +5 |
| Date de la prochaine session | Sept. 2026 |
| Durée de la formation en année | Non renseignée |
| Statut de l'école | Privé |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
| Rythme de formation | Alternance |
| Modalité | À distance |
| Prix | Non renseigné |
| Accréditation(s) | QUALIOPI |
Description
Le Titre certifié niveau 7 Data Engineer proposé par DataScientest forme des experts capables de concevoir, développer et maintenir des infrastructures de données complexes.
Au cœur du programme : la maîtrise des technologies big data (Hadoop, Spark, Kafka), l'ingénierie des pipelines de données automatisés, l'optimisation des bases de données relationnelles et NoSQL, ainsi que l'intégration des solutions cloud (AWS, Azure, GCP).
Les participants développent des compétences avancées en programmation Python et SQL, en architecture distribuée, en sécurisation des données et en monitoring des systèmes.
Cette formation certifiante prépare aux métiers stratégiques de Data Engineer, Architecte Big Data, ou Lead Data Platform dans des entreprises technologiques, des fintechs, des groupes industriels ou des cabinets de conseil spécialisés.
Les diplômés maîtrisent l'ensemble de la chaîne de traitement des données, de leur collecte à leur mise à disposition pour les équipes métier et data science.
Thématiques abordées
- Architecture des systèmes Big Data et infrastructures Cloud (AWS, GCP, Azure)
- Ingestion, stockage et traitement des données massives (Kafka, Spark, Hadoop)
- Conception et optimisation des bases de données relationnelles et NoSQL
- Automatisation des workflows data et orchestration (Airflow, CI/CD pour Data Engineering)
- Sécurité des données, gouvernance et conformité réglementaire (RGPD, certifications)
Objectifs de la formation
- Concevoir, déployer et maintenir des architectures de données scalables et sécurisées adaptées aux besoins métier.
- Maîtriser les outils et technologies de gestion, transformation et intégration des données à grande échelle (ETL, pipelines, cloud).
- Optimiser la collecte, le stockage et la qualité des données pour garantir leur fiabilité et leur disponibilité en temps réel.
- Automatiser le traitement des données et assurer la surveillance des systèmes pour prévenir et résoudre les incidents.
- Collaborer efficacement avec les data scientists et les équipes IT pour aligner les solutions techniques aux objectifs stratégiques.
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