Introduction:
L’ingénierie des données est un domaine en pleine expansion, jouant un rôle crucial dans le traitement, l’organisation et la gestion des données à grande échelle. Les Data Engineers jouent un rôle essentiel en développant et en maintenant des infrastructures robustes pour garantir la disponibilité et la fiabilité des données. Cette formation complète de Data Engineer vous fournira les compétences et les connaissances nécessaires pour réussir dans ce domaine en évolution constante.
Section 1: Fondements de l’ingénierie des données
- Comprendre le rôle du Data Engineer dans le cycle de vie des données.
- Les compétences clés requises pour devenir un Data Engineer performant.
- Panorama des technologies et des outils utilisés en ingénierie des données.
- Introduction aux concepts fondamentaux du Big Data.
Section 2: Collecte et ingestion des données
- Évaluer les différentes sources de données et comprendre les besoins spécifiques de l’organisation.
- Conception d’une architecture de collecte de données adaptée aux besoins de l’entreprise.
- Utilisation d’outils tels que Apache Kafka, Flume et Sqoop pour l’ingestion des données.
- Techniques de collecte de données en temps réel et en batch.
Section 3: Stockage et gestion des données
- Comprendre les différents systèmes de stockage de données tels que les bases de données relationnelles, les entrepôts de données et les data lakes.
- Introduction aux technologies de stockage distribué telles que Hadoop Distributed File System (HDFS) et Amazon S3.
- Gestion des données non structurées avec des solutions comme MongoDB et Cassandra.
- Stratégies de modélisation des données pour optimiser les performances et l’accessibilité.
Section 4: Transformation et traitement des données
- Introduction aux langages et frameworks couramment utilisés tels que SQL, Python et Spark.
- Application de techniques de nettoyage, de validation et de normalisation des données.
- Utilisation d’outils ETL (Extract, Transform, Load) pour la préparation des données.
- Mise en œuvre de pipelines de traitement de données évolutifs et fiables.
Section 5: Orchestration des flux de travail et surveillance
- Automatisation des flux de travail avec des outils tels que Apache Airflow et Oozie.
- Planification et exécution des tâches de manière efficace et résiliente.
- Surveiller les performances des flux de données et diagnostiquer les problèmes éventuels.
- Mise en place de mécanismes de sauvegarde et de récupération pour assurer l’intégrité des données.
Section 6: Sécurité et gouvernance des données
- Comprendre les principes de base de la sécurité des données et les bonnes pratiques en matière de protection des données.
- Contrôle d’accès aux données sensibles et gestion des autorisations.
- Conformité aux réglementations telles que le RGPD (Règlement général sur la protection des données).
- Gestion de la qualité des données et des processus de gouvernance.
Conclusion:
La formation de Data Engineer est essentielle pour développer les compétences nécessaires à la conception et à la construction d’infrastructures de données performantes et évolutives.
