PRÉSENTATION DE KAISCHOOL Kaischool est une école supérieure spécialisée dans les métiers du numérique, notamment l'Intelligence Artificielle, la Data, la Cybersécurité, le Cloud et les technologies digitales. Notre mission est de préparer les professionnels et futurs experts aux transformations technologiques des entreprises grâce à des formations professionnalisantes, orientées compétences et employabilité. Kaischool accompagne chaque apprenant dans la construction de son projet professionnel et propose un environnement pédagogique permettant de développer des compétences directement mobilisables en entreprise. PRÉSENTATION DE LA FORMATION La formation Expert en Ingénierie de Données prépare les participants à concevoir, développer et administrer des solutions permettant de collecter, transformer, stocker, sécuriser et exploiter les données. Le parcours permet d'acquérir une vision complète de la chaîne de traitement de la donnée, depuis son ingestion jusqu'à sa mise à disposition pour les équipes Data, métiers et Intelligence Artificielle. OBJECTIFS DE LA FORMATION À l'issue de la formation, le participant sera capable de : Concevoir des architectures de données adaptées aux besoins de l'entreprise. Développer des pipelines de collecte et de traitement de données. Mettre en œuvre des processus ETL et ELT. Manipuler des bases de données SQL et NoSQL. Traiter de grands volumes de données. Automatiser les flux de données. Déployer des solutions Data dans des environnements Cloud. Contrôler la qualité, la sécurité et la disponibilité des données. Collaborer avec les Data Scientists, Data Analysts et équipes IT. PROGRAMME DE LA FORMATION Module 1 - Fondamentaux de la Data Introduction à la Data Engineering Architecture des systèmes de données Cycle de vie de la donnée Qualité et gouvernance des données Module 2 - Programmation et bases de données Python appliqué à la Data SQL Bases de données relationnelles Bases de données NoSQL Module 3 - ETL / ELT et Data Pipelines Collecte et ingestion des données Transformation et nettoyage Conception de pipelines Automatisation des traitements Module 4 - Big Data Introduction aux architectures Big Data Apache Spark Traitement distribué Gestion de gros volumes de données Kafka et flux de données Module 5 - Data Engineering Cloud Concepts du Cloud Computing AWS, Azure ou Google Cloud Stockage et traitement des données dans le Cloud Architectures Data Cloud Module 6 - Industrialisation et DevOps Git Docker CI/CD Automatisation Monitoring des pipelines Module 7 - Projet professionnel Étude d'un cas concret Conception de l'architecture Développement de la solution Tests et optimisation Présentation du projet COMPÉTENCES VISÉES La formation permet notamment de développer des compétences en : Python / SQL / ETL/ELT / Apache Spark / Kafka / Airflow / Docker / Git / Cloud / Data Warehouse / Data Lake / Bases SQL/NoSQL PROFIL / PUBLIC VISÉ Cette formation s'adresse notamment : Aux étudiants souhaitant se spécialiser dans la Data. Aux professionnels de l'informatique souhaitant évoluer vers la Data Engineering. Aux personnes en reconversion professionnelle disposant d'une première expérience ou de bases en informatique. Aux profils souhaitant développer des compétences recherchées dans les métiers de la Data et du Cloud. PRÉREQUIS Formation ou expérience préalable en informatique, développement, systèmes, réseaux ou domaine connexe. Connaissances de base en programmation recommandées. Maîtrise de l'environnement informatique. Motivation et capacité à travailler sur des projets techniques. MODALITÉS DE FORMATION Type de formation : Formation professionnalisante Modalité : Présentiel / Distanciel / Hybride selon le parcours Public : Étudiants, professionnels et personnes en reconversion Niveau : À préciser selon le programme concerné Durée : À préciser selon le parcours