Les cours en data engineering peuvent vous aider à comprendre comment construire des pipelines de données, intégrer des systèmes et organiser les flux d'information. Vous pouvez développer des compétences en modélisation, automatisation, transformation et gestion de données à grande échelle. Beaucoup de cours présentent des outils et plateformes utilisés dans les environnements de données modernes.

Compétences que vous acquerrez: Entreposage de données, Big Data, Gouvernance des données, Bases de données, NoSQL, Technologies de stockage des données, Conception de la base de données, Apache Hadoop, SQL, Intégration des données, Architecture des données, Extrait, Science des données, Pipelines de données, Infrastructure de données, Lacs de données, Bases de données relationnelles, Magasin de données, Apache Spark, Stockage des données
★ 4.7 (3,6 k) · Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

Plusieurs enseignants
Compétences que vous acquerrez: Data Store, Apache Airflow, Data Modeling, Data Pipelines, Data Storage, Data Storage Technologies, Data Architecture, Requirements Analysis, Data Processing, Data Warehousing, Query Languages, Data Preprocessing, Apache Hadoop, Requirements Elicitation, Vector Databases, Extract, Transform, Load, Data Lakes, Data Integration, Infrastructure as Code (IaC), Data Management
★ 4.7 (588) · Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Data Warehousing, Data Flow Diagrams (DFDs), Data Modeling, Data Pipelines, Ansible, Cloud Security, Diagram Design, Data Validation, Database Design, Apache Airflow, Star Schema, Snowflake Schema, Interviewing Skills, Apache Spark, PySpark, CI/CD, Docker (Software), SQL, Workflow Management, Git (Version Control System)
Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Entreposage de données, Programmation en Python, NoSQL, IA générative, Conception de la base de données, SQL, Programmation Python, Apache Hadoop, IBM Cognos Analytics, Gestion des bases de données, Extrait, Analyse des données, Science des données, Pipelines de données, Administration des bases de données, Réseautage professionnel, Récupération de données sur le Web, Bases de données relationnelles, Commandes Linux, Apache Spark, Architecture et administration des bases de données
★ 4.6 (62 k) · Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Programmation en Python, Big Data, Bases de données, Technologies de stockage des données, NumPy, Conception de la base de données, SQL, Programmation Python, Tests unitaires, Architecture des données, Extrait, Analyse des données, Gestion des bases de données, Pipelines de données, Développement de bases de données, IBM DB2, Récupération de données sur le Web, Magasin de données, Bases de données relationnelles, Stockage des données, Systèmes de base de données
★ 4.6 (60 k) · Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

Snowflake
Compétences que vous acquerrez: Data Engineering, Data Pipelines, Database Management, Data Manipulation, Databases, Data Transformation, Continuous Deployment, Extract, Transform, Load, Devops Tools, Data Warehousing, Change Control, DevOps, SQL, Data Integration, CI/CD, Application Development, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Role-Based Access Control (RBAC), Software Engineering Tools, Data Analysis
★ 4.8 (354) · Débutant · Certificat Professionnel · 1 à 3 mois

Compétences que vous acquerrez: Programmation en Python, Bases de données, Transformation des données, Interface de programmation d'applications (API), Gestion des paquets et des logiciels, Programmation Python, Tests unitaires, Maintenabilité, Intégration des données, Transformation de données, Extrait, Accès aux données, Pipelines de données, Gestion des bases de données, Traitement des données, Récupération de données sur le Web, Capture des données, Guides de style, Environnements de développement intégré, Principes de programmation
★ 4.6 (848) · Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines
Duke University
Compétences que vous acquerrez: Programmation en Python, Big Data, Manipulation de données, SQL, Programmation Python, Bash (langage de script), Interface de ligne de commande, Linux, Microservices, Pandas (paquetage Python), Script Shell, Science des données, JSON, Jupyter, Contrôle des versions, AWS SageMaker, Récupération de données sur le Web, MySQL, Administration Linux, Git (système de contrôle de version), Manipulation des données, Commandes Linux
★ 4.5 (478) · Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Informatique en nuage, Transformation des données, Architecture d'entreprise, Optimisation des performances, Évolutivité, Traitement des données, Élicitation des exigences, Analyse des besoins, Transformation de données, Architecture des données, Configuration requise, Amazon Web Services, Pipelines de données, Infrastructure de données
★ 4.8 (481) · Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

Pragmatic AI Labs
Compétences que vous acquerrez: Prompt Engineering, MLOps (Machine Learning Operations), Data Pipelines, Databricks, Generative AI, Data Lakes, Generative AI Agents, Data Governance, Data Architecture, AI Enablement, Data Modeling, Data Management, Data Processing, Data Strategy, Data Quality, Scala Programming, SQL, Python Programming, Data Visualization, Data Literacy
Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Dashboard Creation, Model Deployment, Feature Engineering, PySpark, Data Import/Export, Big Data, Apache Spark, Apache Hadoop, Dashboard, Data Architecture, Data Governance, Apache Kafka, Data Store, Cloud Services, Cloud Deployment, Metadata Management, Data Storage, Data Quality, Data Cleansing, Machine Learning Methods
★ 4.6 (4,4 k) · Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

Amazon Web Services
Compétences que vous acquerrez: Gestion des identités et des accès (IAM) d'AWS, Amazon CloudWatch, Authentifications, Informatique sans serveur, Applications en nuage, Intégration continue, AWS CloudFormation, Amazon Web Services, Contrôles de sécurité, Architecture des données, Terraform, L'informatique sans serveur, Infrastructure de données, Infrastructure as Code (IaC), Outils Devops, CI/CD
★ 4.6 (274) · Débutant · Cours · 1 à 4 semaines
L'ingénierie des données est la pratique qui consiste à concevoir, construire et maintenir les systèmes et l'architecture qui permettent aux organisations de collecter, stocker et analyser les données de manière efficace. Elle joue un rôle crucial dans le monde actuel axé sur les données, où les entreprises s'appuient sur les données pour prendre des décisions éclairées, optimiser les opérations et améliorer l'expérience des clients. En veillant à ce que les données soient accessibles, fiables et sécurisées, les ingénieurs de données donnent aux organisations les moyens d'exploiter tout le potentiel de leurs actifs de données.
Dans le domaine de l'ingénierie des données, il existe une variété de rôles professionnels, notamment celui d'Ingénieur de données, d'Architecte de données, de Développeur ETL et d'Ingénieur Entrepôt de données. Ces postes impliquent souvent de travailler avec de grands ensembles de données, de développer des pipelines de données et de collaborer avec des data scientists et des analystes pour s'assurer que les données sont structurées et disponibles pour l'analyse. Avec la demande croissante de professionnels des données, les opportunités dans ce domaine se développent dans des secteurs tels que la finance, la santé, la technologie et la vente au détail.
Pour poursuivre une carrière dans l'ingénierie des données, vous devez vous concentrer sur le développement d'un éventail de compétences techniques. Les compétences clés comprennent la maîtrise des langages de programmation tels que Python et SQL, la connaissance des solutions d'Entreposage de données et la familiarité avec les plateformes de cloud comme AWS ou Google Cloud. En outre, la compréhension de la modélisation des données, des processus ETL et des technologies big data comme Hadoop et Spark peut être bénéfique. Les compétences générales telles que la résolution de problèmes et la communication efficace sont également importantes pour collaborer avec des équipes pluridisciplinaires.
Il existe plusieurs excellents cours en ligne pour ceux qui s'intéressent à l'ingénierie des données. Parmi les options notables, citons le Certificat professionnel en ingénierie des données de DeepLearning.AI et le Certificat professionnel en ingénierie des données d'IBM. Ces programmes offrent un cursus complet qui couvre les compétences et les outils essentiels nécessaires dans ce domaine, ce qui en fait d'excellents choix pour les apprenants à différents stades de leur carrière.
Oui. Vous pouvez commencer à apprendre l'ingénierie des données sur Coursera gratuitement de deux façons :
Si vous souhaitez continuer à apprendre, obtenir un certificat en ingénierie des données ou déverrouiller l'accès complet aux cours après l'aperçu ou l'essai, vous pouvez effectuer une mise à niveau ou demander une aide financière.
Pour apprendre l'ingénierie des données de manière efficace, commencez par identifier votre niveau de compétence actuel et les points à améliorer. Commencez par des cours fondamentaux qui couvrent la programmation et la gestion des bases de données. Passez progressivement à des sujets plus spécialisés tels que l'Entrepôt de données et les technologies cloud. Engagez-vous dans des projets pratiques pour appliquer ce que vous apprenez, et envisagez de rejoindre des communautés en ligne ou des forums pour entrer en contact avec d'autres apprenants et professionnels du domaine.
Les cours d'ingénierie des données couvrent généralement un éventail de sujets, notamment la modélisation des données, les processus ETL (Extraction, Transformation, Chargement), l'entreposage des données et les technologies big data. Vous pouvez également explorer les plateformes de cloud computing, la conception de pipelines de données et la Gouvernance des données. Les cours comprennent souvent des exercices pratiques et des projets pour aider à renforcer votre compréhension et l'application de ces concepts dans des scénarios du monde réel.
Pour la formation et le perfectionnement des employés en ingénierie des données, des programmes tels que le Certificat professionnel d'Ingénieur Entrepôt de données IBM et le Certificat professionnel d'Ingénierie des données Snowflake sont d'excellents choix. Ces cours sont conçus pour doter les professionnels des compétences nécessaires pour gérer et analyser efficacement les données, ce qui les rend adaptés aux organisations qui cherchent à améliorer les capacités de leur main-d'œuvre en matière d'ingénierie des données.