Devenez Data Engineer en quelques semaines
Apprenez à créer des data pipelines et des architectures de données à la pointe pour développer votre carrière dans la data.
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Construisez tous les éléments d'une Data Stack moderne
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Maîtrisez les dernières techniques de conteneurisation
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Faites évoluer l'organisation de vos données
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Traitez des données de tous types et de toutes tailles
Vous maîtriserez ces langages de programmation et ces outils :
Postulez au bootcamp Data Engineering
Places limitées
CURRICULUM
Ce que vous apprendrez pendant ce bootcamp data engineering
Maîtrisez l'ensemble des compétences d'un(e) Data Engineer en apprenant à construire des pipelines de données et à gérer des applications robustes à grande échelle, grâce à 5 modules clés.
40h
Travail de préparation
Ce que vous ferez en pratique :
- Rappel des compétences en développement : Linux, GitHub, and Git
- Approndissement des fondamentaux de Python
- Remise à niveau en SQL
Langages de programmation et outils que vous apprendrez :
40h
Construire les bases de l'ingénierie des données
Ce que vous ferez en pratique :
- Configurer votre propre machine virtuelle avec Visual Studio Code
- Construire votre premier Data Lake et mettre en place des transformations de données avec Python
- Appliquer les techniques CI/CD en utilisant Ruff, Pylint, Github et Poetry
- Déployer une application FastAPI en production à l'aide de Docker
Langages de programmation et outils que vous apprendrez :
40h
Créer un Data Warehouse
Ce que vous ferez en pratique :
- Créer un Data Warehouse avec BigQuery et configurer l'accès pour votre équipe
- Importer des données en utilisant des compétences SQL avancées, Fivetran & Airbyte
- Configurer une instance Postgres de 0 et la comparer à des solutions gérées
- Utiliser Docker Compose pour la configuration locale et le test de configurations complexes (bases de données partitionnées)
Langages de programmation et outils que vous apprendrez :
40h
Organisez vos données pour la visualisation
Ce que vous ferez en pratique :
- Implémenter et optimiser des flux ETL à l'aide d'Airflow
- Créer et gérer des pipelines de données avec DBT, en mettant l'accent sur la modularité, les tests et le contrôle des versions
- Combiner Airflow et DBT
- Découvrir Kubernetes et comment le déployer sur un cluster de production
Langages de programmation et outils que vous apprendrez :
40h
Optimiser des Data Workloads, quelle que soit leur taille
Ce que vous ferez en pratique :
- Tirer parti de PySpark pour transformer d'énormes quantités de données
- Implémenter des solutions de streaming de données avec Kafka et Pub/Sub
- Transformer les données de streaming en temps réel avec Apache Beam
- Découvrir comment gérer et surveiller vos solutions de données à mesure que votre charge de travail de données augmente
Langages de programmation et outils que vous apprendrez :
40h
Réaliser un projet Data Engineering de A à Z
Ce que vous ferez en pratique :
- Data Engineering en équipe : processus ADR et gestion des identités et des accès (IAM)
- Utiliser Terraform pour créer votre infrastructure
- Avantages et inconvénients de GraphDB
- Cas d’usages de Document DBs et Wide Column DBs
Appliquez les langages et outils appris à un projet concret
Lancez votre carrière de Data Engineer !
Ce que vous ferez en pratique :
- Améliorez votre "personal branding" et bénéficiez d'une préparation aux entretiens techniques
- Bénéficiez d'un coaching individuel et de séances de questions-réponses avec les alumni
- Entrez en contact avec un réseau de plus de 1000 entreprises partenaires
- Obtenez un accès à vie aux contenus du Wagon
Obtenez une certification reconnue par l'État avec le titre de Développeur en Intelligence Artificielle RNCP 6, niveau Bac +¾
A l'issue du programme, vous validerez deux blocs du titre "Développeur en Intelligence Artificielle" par Le Wagon (certifié RNCP - niveau 6, équivalent Bac +3/4) que vous pourrez faire valoir auprès des recruteurs.
Choisissez le rythme qui vous convient
Formule intensive à temps plein, ou formule flexible à temps partiel ?
Nos formations s'adaptent à votre emploi du temps.
Temps plein
Prêt(e) à plonger dans la tech ? Rejoignez notre programme immersif. Du lundi au vendredi, de 9h à 18h.
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Une certification en 2 mois
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Apprentissage en groupe toute la journée
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40 heures d'apprentissage par semaine
Temps partiel
Vous souhaitez conserver votre emploi ou vous avez des obligations personnelles ? Apprenez pendant votre temps libre.
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Une certification en 7 mois
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Apprentissage en groupe, en ligne
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16 heures d'apprentissage par semaine
Apprenez auprès d'experts passionnés de la data
Nos formateurs expérimentés vous aideront à acquérir rapidement des compétences pratiques et à construire une base solide pour faire évoluer votre carrière dans la data.
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Mettez vos nouvelles compétences en pratique avec des vrais projets tech
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Rejoignez une communauté internationale soudée
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Bénéficiez d'un accompagnement personnalisé pour décrocher le poste de vos rêves
Rencontrez les auteurs de ce programme et nos experts en data engineering
Ils recrutent les Alumni du Wagon
Envie d'en savoir plus sur notre bootcamp Data Engineering ?
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Atteignez vos objectifs
Téléchargez le programme Data Engineering
Créez un portfolio pour mettre en valeur vos compétences auprès des recruteurs
Construisez vos projets data et terminez votre formation avec une démonstration en direct devant un public. Améliorez votre profil avec un portfolio à présenter lors des entretiens.
Restaurant Data Analysis
LinkedIn job market trend analysis
Décrochez l'emploi de vos rêves avec notre Service Carrières
Bénéficiez d'un coaching personnalisé, participez à des événements de networking, préparez-vous aux entretiens et entrez en contact avec des recruteurs.
Découvrez notre Service Carrières1 000+
partenaires recruteurs
90%
*taux d'emploi de nos alumni
100+
pays avec la présence de nos alumni
Quelles sont les postes qui s'offrent à vous après notre bootcamp Data Engineering ?
Après la formation, vous pourrez postuler à différents postes dans le domaine de la data, en tant que salarié(e) ou freelance :
- Offres d'emploi en data engineering : Data Engineer, Data Architect, Data Integration Specialist, Big Data Engineer, Data Pipeline Engineer, Data Infrastructure Engineer, Data Operations Engineer, Database Engineer, Data Platform Engineer.
- Offres d'emploi dans le domaine de la data (en fonction de votre formation) : Analytics Engineer, Senior Data Analyst...
Quel est le salaire moyen de Data Engineering sur Buenos Aires?
Le poste de Data Engineer est cité parmi les emplois les plus en croissance sur LinkedIn en France, au Royaume-Uni, en Allemagne, en Espagne… Les Data Engineers font partie des professionnels les plus recherchés du moment.
Les salaires en data engineering peuvent varier en fonction de votre ancienneté, de votre lieu de travail ou du secteur dans lequel vous travaillez. Apprenez-en plus sur le salaire des Data Engineers.
Découvrez pourquoi ils ont choisi Le Wagon
Rejoignez nos prochaines rentrées à Buenos Aires ou en ligne
Formez-vous au rythme qui vous correspond. En ligne ou sur campus, à temps plein ou à temps partiel.
Besoin d'aide pour financer votre formation ?
Obtenez des conseils d'experts sur vos options de financement, avec la possibilité de financer jusqu'à 100% de vos frais de formation. Découvrez vos options dès maintenant en nous appelant.
Notre équipe vous aide à obtenir les financements adaptés à votre profil
- Prêts étudiants
- Financements publics et bourses
Comment postuler à notre formation en Data Engineering ?
Notre Bootcamp data engineering est très technique et intensif. Les compétences requises sont une bonne compréhension de SQL et de Python (ou d'un autre langage back-end), soit grâce à vos expériences professionnelles, soit grâce à des études en ingénierie.
Candidature en ligne
Postulez en ligne avec une courte lettre de motivation et des informations sur votre parcours et pourquoi vous aimeriez rejoindre le Bootcamp data engineering.
Entretien informel de 30 minutes non technique
C'est l'occasion pour nous de répondre à toutes vos questions et d'en savoir plus sur votre parcours, vos objectifs de carrière et vos motivations à nous rejoindre.
Quiz technique en ligne
Le quiz dure environ 45 minutes et est conçu pour évaluer vos connaissances sur la Tech et le code, avec un accent particulier sur SQL et Python. Vous aurez 3 à 5 jours pour répondre à ce quiz après votre entretien.
Options de financement et travail préparatoire
La dernière étape consistera à trouver l'option de financement la plus adaptée à votre profil. Ensuite, vous vous lancerez dans les 40 heures de préparation avant votre premier jour.
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Découvrez vos options de financement
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Vous n'avez qu'une seule question ?
FAQ
Vos questions les plus fréquentes
Vous apprendrez aux côtés d'instructeurs experts dans un environnement d'apprentissage collaboratif, comme lors de notre bootcamp à temps plein.
En France, quelle que soit la formation qui vous intéresse, vous devez être titulaire d’un diplôme de niveau 4 (BAC) avec au moins 1 an d’expérience professionnelle ou être titulaire d’un niveau 5 (BAC+2) ou plus.
Vous devez également obtenir l’aval de la commission pédagogique (entretien en visioconférence et test d’entrée). Nous attendons de nos apprenants qu'ils soient (très) motivés, curieux et sociables ; et qu'ils aient un bon niveau d'anglais (compréhension écrite). Nos formations sont dispensées en français, mais les instructions et la documentation écrite des challenges sont principalement en anglais.
Bootcamp Développement Web & Data Analytics
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Quel niveau dois-je avoir en programmation ? Vous devez être à l'aise avec les types de données et les variables, les conditions, les boucles, les fonctions et les deux structures de données list & dict (nommées Array et Hash en Ruby). Si vous connaissez ces sujets dans d'autres langages que Python (comme Ruby, JavaScript, C ++, etc.), vous avez les bonnes bases en programmation !
- Quel niveau dois-je avoir en mathématiques ? Pour rejoindre notre cours en Data Science vous devez également posséder un niveau minimum en mathématiques et vous familiariser avec les concepts abordés en terminale scientifique. Nous avons besoin que vous soyez à l'aise avec les fonctions, leurs dérivés et leurs systèmes d'équations linéaires. Un travail de préparation supplémentaire vous sera donné avant le démarrage du bootcamp pour rafraîchir tous ces concepts ainsi que des exercices plus avancés sur l'algèbre linéaire, les probabilités et les statistiques.
Bootcamp Data Engineering
Si plusieurs options existent, nous vous aiderons, lors de votre entretien d'admission, à choisir la meilleure pour vous.
Si vous n'êtes pas sûr, n'hésitez pas à nous contacter par mail à l'adresse online@lewagon.org pour en savoir plus sur les options de financement locales dans votre pays.
Si vous ne comprenez pas le français, vous ne pourrez pas rejoindre la formation en France.
Notre équipe Admission vous recontactera par email pour programmer avec vous un entretien Zoom pour en savoir plus sur vos objectifs et répondre à vos questions sur nos bootcamps.
Les formations Bootcamps sont renouvelées tous les trois mois pour les formats à Temps Plein, et environ tous les 6 mois pour les formats à Temps Partiel. Les candidatures sont ouvertes jusqu'à deux semaines avant le début de chaque session.
Pour déposer une demande de financement qui puisse avoir un maximum de chances d'aboutir, il est recommandé de déposer votre candidature au moins quatre mois à l'avance.
Les formations Skill Courses :
Les formations Skill Courses sont renouvelées tous les deux mois, avec une ouverture des candidatures jusqu'à une semaine avant le début de chaque session.
Plus vous postulez tôt, et plus vous aurez de chance de trouver les meilleurs financements.
À la fin de votre parcours, vous validerez la certification "Concepteur développeur en intelligence artificielle et analyse big data" (RNCP38616 NIVEAU 6 équivalent à un BAC+3/4 : licence, master 1, maîtrise).
- le bloc 1, réaliser un traitement de cette donnée et son transfert automatique.
- le bloc 2, effectuer une analyse de données en récupérant ces données puis en calculant des statistiques descriptives pour en tirer des conclusions
- le bloc 3, réaliser un algorithme d’apprentissage automatique et évaluer les performances de son modèle.
- le bloc 4, produire une présentation répondant à une problématique métier. Le candidat devra analyser une problématique métier, identifier des innovations technologiques pertinentes, justifier ses choix techniques, proposer un plan de gestion de projet (ressources, planification, modalités de suivi et de coordination) et une analyse des risques inhérents à la réalisation de ce projet.
- le bloc 5, réaliser un algorithme d’apprentissage automatique profond et évaluer les performances de son modèle et déployer un modèle en production.
- le bloc 6, identifier les indicateurs clés à calculer afin de réaliser un tableau de bord et donner ses conclusions et ses recommandations.
Le taux d’insertion des candidats au titre Concepteur développeur en intelligence artificielle et analyse big data anciennement numéro RNCP35141, portant désormais le numéro RNCP38616 est de 60 % dans le métier visé et de 92 % dans l’emploi global, pour l’année 2023.
Bootcamp Data Engineering :
Pour obtenir le bloc 1 (RNCP38616BC01) de la certification Concepteur développeur en intelligence artificielle et analyse big data, le ou la candidat(e) devra réaliser un traitement d’un jeu de données et son transfert automatique.
Skill Course Python & Machine Learning :
Pour obtenir le bloc 3 (RNCP38616BC03) de la certification Concepteur développeur en intelligence artificielle et analyse big data, le ou la candidat(e) devra réaliser un algorithme d’apprentissage automatique et évaluer les performances de son modèle.
Pour obtenir le bloc 4 (RNCP38616BC04) de la certification Concepteur développeur en intelligence artificielle et analyse big data, le ou la candidat(e) devra produire une présentation répondant à une problématique métier.
Skill Courses Data Analytics Essentials :
Pour obtenir le bloc 6 (RNCP38616BC06) de la certification Concepteur développeur en intelligence artificielle et analyse big data, le ou la candidat(e) devra identifier les indicateurs clés à calculer afin de réaliser un tableau de bord et donner ses conclusions et ses recommandations.