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

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

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

DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Analyse des besoins, Amazon Redshift, Amazon Web Services, Pipelines de données, AWS Kinesis, Traitement des données, Optimisation des performances, Entreposage de données, Évolutivité, Architecture des données, Configuration requise, Contrôles de sécurité, Conception de la base de données, Cloud Computing
Intermédiaire · 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: Linux, Manipulation des données, Ingénierie des nuages, Web scraping, JSON, Commandes Linux, MySQL, Microservices, Contrôle des versions, Big Data, Science des données, Git (Système de contrôle des versions), Programmation en Python, Administration Linux, SQL, Jupyter, Pandas (paquetage Python), AWS SageMaker, Bash (langage de script), Script Shell
Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

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

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

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

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.