Data ingeneer

Formation au métier de data engineer

Positionnement - Bilan, diagnostic et définition du parcours individualisé de formation - 4 hOutils numériques pour formation à distance - Mise en place de l'environnement de formation à distance, formation sur les outils numériques utilisés à distance (installation de logiciels, vérification de connexion internet, tests techniques) - 3 hSystème d'exploitation - Maîtrise du système d'exploitation open source Linux et construction et manipulation de bases de données. Savoir gérer les processus, la mémoire, les droits et les fichiers, avec une initiation à l'usage de la ligne de commande sous Linux - 21 hIntroduction à l'écosystème data et architecture des systèmes - Architecture des systèmes d'information, les flux de données, les types de bases de données (relationnelles et NoSQL), l'infrastructure (serveurs, cloud). Étudier les protocoles de communication des systèmes (REST, SOAP) et les modèles de données. - 42 hPython - Maîtriser les bases de la programmation à l'aide de Python (variables, instructions, conditions, boucles, fonctions, structures de données, programmation orientée objet). Maîtriser la gestion de dépendances en Python (environnements virtuels). - 35 hAlgorithmique - langage JAVA - Maîtriser les concepts algorithmiques de la programmation (variables, opérateurs, conditions, boucles et tableaux). Connaître la méthodologie de conception d'une solution informatique. Maîtriser le langage JAVA. - 35 hBases de données - Maîtrise des systèmes de gestion de base de données (SGBD). Gestion de bases de données relationnelles, modélisation et interrogation via SQL. Comprendre les concepts clés (schéma, tables, relations, jointures, clés) et optimiser les requêtes. - 35 hAdministration des bases de données et cybersécurité - Maîtriser les techniques de la cybersécurité pour les bases de données : gestion des accès (authentification, autorisation), cryptage des données, sauvegardes sécurisées, détection des intrusions, gestion des risques et systèmes de sécurité. - 35 hIntégration de données et orchestration - Concevoir, développer et déployer des processus ETL en utilisant des outils comme Apache Airflow, Talend, et des scripts Python pour automatiser l'extraction, la transformation et le chargement des données. - 70

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