Une bonne façon de se lancer dans l'apprentissage de l'ingénierie des données consiste à commencer par les concepts fondamentaux, puis à s'entraîner à créer de petits pipelines de données. Vous pouvez commencer par les cours \<\< Introduction à l'ingénierie des données >> ou \<\< Fondamentaux de l'ingénierie des données >> pour comprendre comment les données circulent au sein des systèmes, puis acquérir des compétences en Python, en SQL et dans le cloud ou sur des plateformes spécifiques. Des cours axés sur des projets, tels que \<\< Projet Python pour l'ingénierie des données >>, peuvent vous aider à mettre en pratique ce que vous apprenez, tandis que \<\< Ingénierie des données open source avec Spark, dbt et Airflow >> vous présente les outils courants de gestion des flux de travail. Sur Coursera, vous pouvez d'abord choisir des cours adaptés aux débutants, puis passer à des spécialisations telles que \<\< Ingénierie des données Snowflake >> ou les cours sur les pipelines d'IA et d'apprentissage automatique.‎

Oui. Vous pouvez commencer à vous former gratuitement à l'ingénierie des données sur Coursera de deux façons :

1. Découvrez gratuitementle premier module de nombreux cours d'ingénierie des données. Cela comprend des leçons vidéo, des lectures, des devoirs notés et l'IA de Coursera (lorsqu'elle est disponible).
2. Bénéficiez d'un essai gratuit de 7 jours pour les Spécialisations ou Coursera Plus. Cela vous donne un accès complet à l'ensemble du contenu des cours des programmes éligibles pendant la durée de votre essai.

Si vous souhaitez poursuivre votre apprentissage, obtenir un certificat en ingénierie des données ou débloquer l'accès complet aux cours après l'aperçu ou la période d'essai, vous pouvez passer à un abonnement supérieur ou faire une demande d'aide financière.‎

Les meilleures formations en ingénierie des données pour débutants sont généralement celles qui expliquent l'ensemble du pipeline de données avant d'aborder les outils avancés. Les formations \<\< Introduction à l'ingénierie des données >> et \<\< Fondamentaux de l'ingénierie des données >> proposées par IBM constituent d'excellents points de départ, car elles couvrent des concepts essentiels tels que les sources de données, les pipelines, le stockage et le traitement. La formation \<\< Projet Python pour l'ingénierie des données >> peut s'avérer utile si vous souhaitez vous exercer concrètement à l'utilisation de Python dans un workflow de données. Une fois les bases acquises, vous pouvez envisager des formations de spécialisation telles que \<\< Snowflake Data Engineering >>, \<\< DeepLearning.AI Data Engineering >> ou \<\< Open source Data Engineering with Spark, dbt \& Airflow >>.‎

Les formations en ingénierie des données abordent généralement les pipelines de données, les bases de données, le langage SQL, Python, les processus ETL, les entrepôts de données, les plateformes cloud et l'automatisation des workflows. Les formations plus avancées peuvent inclure le traitement distribué avec Spark, la transformation avec dbt, l'orchestration avec Airflow, l'ingénierie basée sur Snowflake ou encore les pipelines destinés à des cas d'utilisation en IA et en apprentissage automatique. La sélection de cours EQP comprend des exemples dans tous ces domaines, tels que \<\< IBM Data Engineering >>, \<\< Snowflake Data Engineering >>, \<\< DeepLearning.AI Data Engineering >> et \<\< Data Engineering for AI and ML Pipelines >>. Comparer les descriptions des cours sur Coursera peut vous aider à déterminer s'il vaut mieux vous concentrer dans un premier temps sur les fondamentaux, les outils open source, les plateformes cloud ou les workflows de données adaptés à l'IA.‎