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.

Plusieurs enseignants
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
Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Apache Hadoop, Bases de données, Gestion des données, Transformation de données, Apache Spark, Architecture des données, Lacs de données, Gouvernance des données, Intégration de données, Entreposage de données, NoSQL, Stockage des données, Big Data, Technologies de stockage des données, Bases de données relationnelles, SQL, Pipelines de données, Extrait, Science des données, Sécurité des données
Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Apache Hadoop, Analyse des Données, IBM Cognos Analytics, Apache Spark, Administration de base de données, Importation/exportation de données, Gestion des bases de données, NoSQL, Web scraping, Commandes Linux, Pipelines de données, IA générative, Programmation en Python, Réseautage professionnel, Science des données, Bases de données relationnelles, Entreposage de données, Extrait, Conception de la base de données, SQL
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Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Architecture des données, Importation/exportation de données, Bases de données, Tests unitaires, Web scraping, Gestion des bases de données, Pipelines de données, Big Data, Services d'intégration SQL Server (SSIS), Technologies de stockage des données, Programmation en Python, Principes de programmation, IBM DB2, SQL, PostgreSQL, Extrait, Bases de données relationnelles, Procédure stockée, Conception de la base de données, Stockage des données
Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

Snowflake
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
Débutant · Certificat Professionnel · 1 à 3 mois

DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Architecture des données, Traitement des données, Amazon Redshift, Contrôles de sécurité, Évolutivité, Pipelines de données, Optimisation des performances, Configuration requise, Entreposage de données, Amazon Web Services, AWS Kinesis, Analyse des besoins, Cloud Computing, Conception de la base de données
Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Transformation de données, Bases de données, Tests unitaires, Gestion des bases de données, Web scraping, Pipelines de données, Services d'intégration SQL Server (SSIS), Interface de programmation d'application (API), Programmation en Python, Extrait, Gestion des paquets et des logiciels, Principes de programmation
Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

Amazon Web Services
Compétences que vous acquerrez: Architecture des données, Gestion des identités et des accès (IAM) d'AWS, Ingénierie des nuages, Amazon CloudWatch, Informatique sans serveur, Contrôles de sécurité, Architecture de l'infrastructure, Applications en nuage, AWS CloudFormation, Infrastructure de données, Terraform, Amazon Web Services, CI/CD, Infrastructure as Code (IaC)
Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

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
Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois
Duke University
Compétences que vous acquerrez: MySQL, Manipulation des données, Ingénierie des nuages, Pandas (paquetage Python), JSON, Microservices, Web scraping, Linux, Commandes Linux, Contrôle des versions, AWS SageMaker, Git (Système de contrôle des versions), Script Shell, Big Data, Programmation en Python, Administration Linux, Jupyter, SQL, Science des données, Bash (langage de script)
Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: MySQL, Administration de base de données, Interface de ligne de commande, Tests unitaires, Gestion des bases de données, Commandes Linux, Pensée informatique, Linux, Intégrité des données, Visualisation des logiciels, Entreposage de données, Langage de requête, Architecture et administration des bases de données, Version du logiciel, Algorithmes, Django (Framework Web), Logiciel de collaboration, Développement piloté par les tests (TDD), Principes de programmation, Pseudo-code
Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Apache Kafka, Real Time Data, Data Pipelines, Apache Spark, Apache Hadoop, Scala Programming, Spring Boot, Development Environment, Apache, JSON, Data Processing, Information Architecture, Live Streaming, Data Transformation, Java, Restful API, Performance Tuning, Software Architecture, Data Validation, System Configuration
Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois
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.