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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 : Essai gratuit
    Essai gratuit
    D
    A

    Plusieurs enseignants

    DeepLearning.AI Data Engineering

    Compétences que vous acquerrez: Apache Airflow, Data Modeling, Data Pipelines, Data Storage, Data Architecture, Requirements Analysis, Data Warehousing, Query Languages, Data Preprocessing, Apache Hadoop, Vector Databases, Data Lakes, Amazon Web Services, File Systems, Apache Spark, Database Systems, Feature Engineering, Dataflow, Data Integration, Data Management

    4,7
    évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
    ·
    577 avis

    Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    IBM

    Introduction à l’ingénierie des données

    Compétences que vous acquerrez: Pipelines de données, Science des données, Bases de données relationnelles, SQL, Architecture des données, Lacs de données, Apache Hadoop, Apache Spark, Bases de données, Gouvernance des données, Entreposage de données, NoSQL, Magasin de données, Sécurité des données, Big Data, Extrait

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

    Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

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

    IBM

    IBM Data Engineering

    Compétences que vous acquerrez: IBM Cognos Analytics, Bases de données relationnelles, Science des données, Programmation en Python, Web scraping, SQL, Commandes Linux, IA générative, Apache Hadoop, Flux d'air Apache, Conception de la base de données, Administration de base de données, Importation/exportation de données, Réseautage professionnel, Analyse des Données, Apache Spark, NoSQL, Entreposage de données, Magasin de données, Extrait

    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
    S

    Snowflake

    Snowflake Data Engineering

    Compétences que vous acquerrez: Data Engineering, Data Pipelines, Database Management, Data Manipulation, Databases, Data Transformation, Extract, Transform, Load, Data Warehousing, Change Control, DevOps, Cloud Development, SQL, Data Integration, CI/CD, Application Development, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Role-Based Access Control (RBAC), Software Development Tools, Stored Procedure, Data Analysis

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

    Débutant · Certificat Professionnel · 1 à 3 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    IBM

    Fondements de l'ingénierie des données

    Compétences que vous acquerrez: Pipelines de données, Programmation en Python, Architecture des données, Transformation de données, Bases de données relationnelles, Web scraping, Conception de la base de données, SQL, Gouvernance des données, IBM DB2, Principes de programmation, Importation/exportation de données, Entreposage de données, Magasin de données, Bases de données, PostgreSQL, Big Data, Procédure stockée, Extrait, MySQL

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

    Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    D

    Duke University

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

    Compétences que vous acquerrez: Linux, Git (Système de contrôle des versions), Pandas (paquetage Python), Programmation en Python, Science des données, Microservices, SQL, JSON, Web scraping, Ingénierie des nuages, Contrôle des versions, Commandes Linux, AWS SageMaker, Script Shell, Administration Linux, Jupyter, Manipulation des données, Big Data, MySQL, Bash (langage de script)

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

    Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

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

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    G

    Google Cloud

    Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP

    Compétences que vous acquerrez: Model Deployment, Feature Engineering, PySpark, Data Import/Export, Big Data, Apache Spark, Dashboard, Data Architecture, Data Governance, Apache Kafka, Cloud Deployment, Apache Hadoop, Metadata Management, Data Storage, Apache Hive, Application Programming Interface (API), Data Quality, Data Cleansing, Applied Machine Learning, Cloud Services

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

    Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • Statut : Gratuit
    Gratuit
    A

    Amazon Web Services

    Ingénieur de données sur AWS - Fondations

    Compétences que vous acquerrez: Gestion des identités et des accès (IAM) d'AWS, Informatique sans serveur, Architecture des données, Infrastructure de données, Ingénierie des nuages, CI/CD, AWS CloudFormation, Applications en nuage, Architecture de l'infrastructure, Amazon CloudWatch, Contrôles de sécurité, Terraform, Infrastructure as Code (IaC), Amazon Web Services

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

    Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    D

    DeepLearning.AI

    Introduction à l’ingénierie des données

    Compétences que vous acquerrez: Évolutivité, Pipelines de données, Traitement des données, Cloud Computing, Configuration requise, Architecture des données, Optimisation des performances, Entreposage de données, Amazon Web Services, Contrôles de sécurité, Extrait, Analyse des besoins

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

    Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    IBM

    Bases de données et SQL pour la science des données avec Python

    Compétences que vous acquerrez: Pandas (paquetage Python), Programmation en Python, Bases de données relationnelles, SQL, Bases de données, Langage de requête, Analyse des Données, Jupyter, Manipulation des données, Traitement des transactions, Procédure stockée

    4,7
    évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
    ·
    23 k avis

    Débutant · Cours · 1 à 3 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    M

    Meta

    Ingénieur méta-base de données

    Compétences que vous acquerrez: Linux, Interface de ligne de commande, Tests unitaires, Logiciel de collaboration, Principes de programmation, Pensée informatique, Algorithmes, Gestion des bases de données, Administration de base de données, Commandes Linux, Django (Framework Web), Langage de requête, Entreposage de données, Architecture et administration des bases de données, Visualisation des logiciels, Version du logiciel, Développement piloté par les tests (TDD), Pseudo-code, MySQL, Intégrité des données

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

    Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    IBM

    Projet Python pour l’ingénierie des données

    Compétences que vous acquerrez: Environnements de développement intégré, Traitement des données, Programmation en Python, Transformation de données, Tests unitaires, Web scraping, Principes de programmation, SQL, Bases de données, Interface de programmation d'application (API), Guides de style, Manipulation des données, Extrait

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

    Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

1234…834

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

  • DeepLearning.AI Data Engineering: DeepLearning.AI
  • Introduction à l’ingénierie des données: IBM
  • IBM Data Engineering: IBM
  • Snowflake Data Engineering: Snowflake
  • Fondements de l'ingénierie des données: IBM
  • Essentiels de Python, Bash et SQL pour l'ingénierie des données: Duke University
  • Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP: Google Cloud
  • Ingénieur de données sur AWS - Fondations: Amazon Web Services
  • Introduction à l’ingénierie des données: DeepLearning.AI
  • Bases de données et SQL pour la science des données avec Python: IBM

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 Ingénierie des données

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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