Data Engineer

Devenir Data Engineer : concevoir et gérer les données de demain !

Le Data Engineer est un expert en gestion et transformation de données. Son rôle est crucial pour la mise en place de pipelines de données fiables et efficaces, permettant aux entreprises de tirer pleinement parti de leurs informations.

 

Ce que vous apprendrez :

• Effectuer l'analyse prédictive et le machine learning en transformant des données brutes en insights exploitables. Vous comprendrez et anticiperez les tendances.
• Améliorer les processus décisionnels et apporter une valeur stratégique ajoutée à votre organisation.
• Mettre en place des architectures de données afin de structurer et organiser les flux d'informations. Cela inclut la sélection des technologies appropriées et la création d'architectures évolutives.
• Développer des pipelines de données robustes pour garantir l'intégrité et la qualité des données. Cela comprend l'automatisation des processus de collecte et de transformation des données.
• Optimiser la gestion des bases de données afin d'assurer des performances optimales. Vous surveillerez les performances des bases de données. Vous apprendrez à résoudre les problèmes de goulot d'étranglement en vous assurant que les systèmes fonctionnent.
• Implémenter une solution de stockage de données pour répondre aux besoins spécifiques des projets. Vous devrez choisir entre différentes options de stockage : bases de données relationnelles, NoSQL, data lakes, etc., en fonction des exigences du projet.
• Collaborer avec les équipes de data science et d'analyse pour comprendre leurs besoins et fournir des données prêtes à l'emploi. 
• Appliquer des techniques de machine learning pour analyser les données et développer des modèles prédictifs. Vous utiliserez des algorithmes de machine learning pour résoudre des problèmes complexes et extraire des insights.
• Gérer des projets de bout en bout en définissant les objectifs, en planifiant les étapes et en assurant la livraison des solutions de données dans les délais impartis. Vous coordonnerez les équipes et les ressources pour mener à bien les projets tout en respectant les contraintes.

Notre pédagogie

Nos formations vous permettent d’apprendre par la pratique.

 

Votre accompagnement

Vous êtes accompagné par un mentor, professionnel du métier, tout au long de votre formation.

 

                                                                                               

« Parfois, les étudiants ont peur du jugement des autres, ou tout simplement d'échouer. Mon rôle de mentor, c’est de leur rappeler qu'ils sont en formation, et qu'ils sont là pour tester le plus de choses possible. Plus ils essaient, plus ils vont avoir des retours sur leur travail. Cette approche permet de nourrir leur curiosité et de les aider à aller plus vite ! » Fayçal

 

Vos opportunités de carrière et d’emploi à la suite de ce programme 

En suivant notre formation en ligne, vous pourrez exercer les métiers de Data Engineer ou Analytics Engineer.  

Et si vous suiviez cette formation en alternance ?

La formation de Data Engineer est disponible en contrat de professionnalisation et en apprentissage. 

 

Avec OpenClassrooms vous pouvez démarrer votre alternance à n’importe quel moment de l’année. Votre formation est financée par l’entreprise et vous touchez un salaire mensuel, calculé selon votre situation. En plus des projets concrets à valider dans la formation, vous pouvez mettre en pratique directement vos compétences acquises durant votre parcours. 

 

Pour vous soutenir dans cette démarche, les équipes d’OpenClassrooms vous aident à trouver une entreprise prête à vous embaucher dès le début de vos études !

 

Découvrez-en plus sur l’alternance en ligne chez OpenClassrooms.

Nos alumni racontent

Les pré-requis pour postuler

Pour accéder directement à la certification, les candidats doivent obligatoirement justifier d'un des pré-requis suivants :

• Être titulaire d’une certification professionnelle de niveau 6 (bac+3 ou équivalent) en mathématiques, informatique, technologie, économie, finance ou analyse de données.

ou

• Être titulaire d’une certification professionnelle de niveau 5 (ou équivalent) avec une expérience professionnelle d’au moins 2 ans en mathématiques, informatique, technologie, économie, finance ou analyse de données.

ou

• Dans le cadre d’une procédure dérogatoire, présenter un dossier justifiant de compétences équivalentes, notamment par la validation de l'un des Bootcamps "Nettoyage et analyse de données en Python" ou "Initiation au machine learning" d’OpenClassrooms, qui constituent un indicateur solide des acquis attendus à l’entrée en formation. 

Langues :

• Pour les candidats dont le français n’est pas la langue maternelle, un niveau de français B2 minimum (niveau courant) sur l’échelle européenne du CECRL est demandé.

 

Tout autre profil fera l'objet d'une procédure dérogatoire, à savoir :

• être titulaire d'une certification professionnelle de niveau 6 (bac+3 ou équivalent) tous domaines avec une expérience professionnelle tous secteurs d'au moins 1 an ; 
• et effectuer un test de positionnement. Ce test vous sera transmis lors du processus d’admission.

Matériel et logiciels : L'accès à un ordinateur (PC ou Mac) muni d’un casque son, d’une webcam et d’une bonne connexion Internet (3,2 Mbps en envoi et 1,8 Mbps en réception de données). Pour tester la qualité de votre connexion, cliquez sur ce lien. De plus, il faut être administrateur de votre ordinateur, afin de pouvoir installer des programmes complémentaires. Ce parcours nécessite d'être équipé d'un ordinateur avec les spécifications suivantes :

• Core i3 ou AMD Ryzen 3 minimum (idéalement core i7 ou AMD Ryzen 7) 
• Mémoire vive (RAM) de 8 Go minimum (16 Go idéalement, mais possibilité d'utiliser Google Colaboratory pour les fichiers de données les plus importants du parcours, avec un compte gratuit) 
• Espace disque disponible 256 Go, SSD idéalement.

Correspondance entre les projets et les blocs de compétences

La formation Data Engineer est composée de projets professionnalisants qui vous permettront de valider les blocs de compétences de la certification professionnelle "Expert en ingénierie et science des données" selon le découpage suivant:

 

RNCP39775BC01 - Manager et piloter un projet Data et le développement d’une solution
Projet 4 - Auditez un environnement de données
Projet 13 - Passez votre système IA du POC au MVP et réalisez votre portfolio de Data Engineer

 

RNCP39775BC02 - Concevoir et déployer une infrastructure complète de gestion des données (collecte, traitement et stockage)
Projet 3 - Entraînez-vous avec SQL et créez votre BDD
Projet 5 - Maintenez et documentez un système de stockage des données sécurisé et performant
Projet 7 - Concevez et analysez une base de données NoSQL
Projet 8 - Construisez et testez une infrastructure de données

 

RNCP39775BC03 - Créer et /ou adapter un modèle d’apprentissage
Projet 1 - Découvrez votre formation de Data Engineer
Projet 2 - Analysez les données de systèmes éducatifs
Projet 6 - Anticipez les besoins en consommation de bâtiments
Projet 11 - Concevez et déployez un système RAG

 

RNCP39775BC04 - Option Data engineering : Développer, déployer et optimiser les pipelines de données
Projet 9 - Modélisez une infrastructure dans le cloud
Projet 10 - Mettez en place un pipeline d'orchestration des flux
Projet 12 - Gérez un projet d'infrastructure

 

Cette certification est accessible par capitalisation de blocs de compétences, et si nécessaire, le candidat peut bénéficier de la validation d'un bloc de compétences. Pour connaître les possibilités de valider des blocs de compétences, passerelles et équivalences, veuillez parcourir la fiche RNCP de la certification professionnelle concernée dans la section "votre diplôme".

 

 

Informations relatives à l'accréditation aux États-Unis

OpenClassrooms est une université américaine, accréditée par la WASC Senior College & University Commission (WSCUC) aux États-Unis.

 

À l’issue de ce programme, en plus de la certification française associée, les étudiants remplissant les conditions requises obtiendront le diplôme Master’s degree in Data Science. Pour plus de détails consultez notre page dédiée WASC.