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  • Data Engineering

Cours en Ingénieur de données

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.


Cours et certificats populaires en Ingénieur de données


  • Statut : Nouveau
    Nouveau
    Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    C

    Coursera

    Open source Data Engineering with Spark, dbt & Airflow

    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

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    IBM

    Introduction à l'ingénierie des données

    Compétences que vous acquerrez: Architecture des données, Entreposage de données, Stockage des données, Infrastructure de données, Conception de la base de données, Pipelines de données, Lacs de données, Bases de données, NoSQL, Apache Hadoop, Science des données, SQL, Big Data, Gouvernance des données, Extrait, Magasin de données, Technologies de stockage des données, Intégration des données, Bases de données relationnelles, Apache Spark

    4,7
    évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
    ·
    3,6 k avis

    Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    D
    A

    Plusieurs enseignants

    DeepLearning.AI Data Engineering

    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
    évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
    ·
    593 avis

    Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    Statut : Compétences en IA
    Compétences en IA
    I

    IBM

    IBM Data Engineering

    Compétences que vous acquerrez: Entreposage de données, Programmation Python, Administration des bases de données, Conception de la base de données, IA générative, Pipelines de données, Réseautage professionnel, Architecture et administration des bases de données, IBM Cognos Analytics, Gestion des bases de données, NoSQL, Commandes Linux, Science des données, SQL, Apache Hadoop, Programmation en Python, Analyse des données, Extrait, Bases de données relationnelles, Récupération de données sur le Web, Apache Spark

    Préparer un diplôme

    4,6
    évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
    ·
    62 k avis

    Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    IBM

    Fondements de l'ingénierie des données

    Compétences que vous acquerrez: Développement de bases de données, Architecture des données, Stockage des données, Programmation Python, Conception de la base de données, Pipelines de données, Bases de données, NumPy, Tests unitaires, Gestion des bases de données, Systèmes de base de données, SQL, Programmation en Python, Big Data, Analyse des données, IBM DB2, Technologies de stockage des données, Magasin de données, Extrait, Récupération de données sur le Web, Bases de données relationnelles

    4,6
    évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
    ·
    60 k avis

    Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    S

    Snowflake

    Snowflake Data Engineering

    Compétences que vous acquerrez: Data Engineering, Data Pipelines, Database Management, Data Manipulation, Databases, Data Transformation, Data Access, 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), Data Analysis

    4,8
    évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
    ·
    358 avis

    Débutant · Certificat Professionnel · 1 à 3 mois

Qu’est-ce qui vous amène sur Coursera aujourd’hui ?

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    D

    DeepLearning.AI

    Introduction à l'ingénierie des données

    Compétences que vous acquerrez: Architecture des données, Transformation de données, Infrastructure de données, Optimisation des performances, Amazon Web Services, Traitement des données, Pipelines de données, Analyse des besoins, Informatique en nuage, Architecture d'entreprise, Transformation des données, Évolutivité, Élicitation des exigences, Configuration requise

    4,8
    évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
    ·
    485 avis

    Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    G

    Google Cloud

    Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP

    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, Data Access, Cloud API, Data Quality, Data Cleansing, Machine Learning Methods

    4,6
    évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
    ·
    4,4 k avis

    Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    IBM

    Projet Python pour l'ingénierie des données

    Compétences que vous acquerrez: Transformation de données, Traitement des données, Accès aux données, Capture des données, Programmation Python, Pipelines de données, Bases de données, Tests unitaires, Gestion des bases de données, Principes de programmation, Programmation en Python, Interface de programmation d'applications (API), Extrait, Transformation des données, Guides de style, Maintenabilité, Intégration des données, Environnements de développement intégré, Gestion des paquets et des logiciels, Récupération de données sur le Web

    4,6
    évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
    ·
    849 avis

    Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    D

    Duke University

    Essentiels de Python, Bash et SQL pour l'ingénierie des données

    Compétences que vous acquerrez: Contrôle des versions, Programmation Python, Script Shell, Commandes Linux, Git (système de contrôle de version), Manipulation de données, Science des données, Linux, SQL, Programmation en Python, Big Data, Microservices, Pandas (paquetage Python), Bash (langage de script), JSON, Jupyter, Interface de ligne de commande, MySQL, Administration Linux, Récupération de données sur le Web, AWS SageMaker, Manipulation des données

    4,5
    évaluation, 4,5 sur 5 étoiles
    ·
    480 avis

    Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • Statut : Gratuit
    Gratuit
    A

    Amazon Web Services

    Ingénierie des données sur AWS - Fondations

    Compétences que vous acquerrez: Architecture des données, Amazon CloudWatch, Infrastructure de données, L'informatique sans serveur, Gestion des identités et des accès (IAM) d'AWS, Amazon Web Services, Infrastructure as Code (IaC), Outils Devops, Intégration continue, Contrôles de sécurité, AWS CloudFormation, Authentifications, Informatique sans serveur, Applications en nuage, CI/CD, Terraform

    4,6
    évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
    ·
    277 avis

    Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    G

    Google Cloud

    Introduction à l'Ingénieur de données sur Google Cloud

    Compétences que vous acquerrez: Entreposage de données, Stockage des données, Infrastructure de données, Stockage en nuage, Flux d'air Apache, Gestion des métadonnées, Gestion des données, Automatisation des technologies de l'information, Traitement des données, Pipelines de données, Importation/exportation de données, Partage des données, Big Data, Migration des données, Extrait, Google Cloud Platform, Automatisation, Apache Spark

    5
    évaluation, 5 sur 5 étoiles
    ·
    6 avis

    Débutant · Cours · 1 à 3 mois

1234…834

En résumé, voici 10 de nos cours les plus populaires sur data engineering .

  • Open source Data Engineering with Spark, dbt & Airflow: Coursera
  • Introduction à l'ingénierie des données: IBM
  • DeepLearning.AI Data Engineering: DeepLearning.AI
  • IBM Data Engineering: IBM
  • Fondements de l'ingénierie des données: IBM
  • Snowflake Data Engineering: Snowflake
  • Introduction à l'ingénierie des données: DeepLearning.AI
  • Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP: Google Cloud
  • Projet Python pour l'ingénierie des données: IBM
  • Essentiels de Python, Bash et SQL pour l'ingénierie des données: Duke University

Compétences que vous avez acquises en Software Development

Langage De Programmation (34)
Google (25)
Programme Informatique (21)
Test De Logiciels (21)
Web (19)
Google Cloud Platform (18)
Interfaces De Programmation Applicatives (17)
Structure Des Données (16)
Résolution De Problèmes (14)
Programmation Orientée Objet (13)
Kubernetes (10)
List & Label (10)

Questions fréquentes sur Data Engineering

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 :

  1. Prévisualisez gratuitementle premier module de nombreux cours d'ingénierie des données. Cela comprend des leçons vidéo, des lectures, des devoirs notés et Coursera Coach (lorsqu'il est disponible).
  2. Commencez un essai gratuit de 7 jours pour les Spécialisations ou Coursera Plus. Cela vous donne un accès complet à tous les contenus de cours des programmes éligibles pendant la durée de votre essai.

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.‎

Le contenu de cette FAQ a été mis à disposition à des fins d'information uniquement. Il est conseillé aux étudiants d'effectuer des recherches supplémentaires afin de s'assurer que les cours et autres qualifications suivis correspondent à leurs objectifs personnels, professionnels et financiers.

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