Donnez à vos équipes data les clés pour construire des plateformes fiables et évolutives, tout en garantissant à votre direction une donnée disponible, de qualité et maîtrisée en coûts.
En poste dans les entreprises les plus innovantes du marché, nos experts partagent leurs méthodes, leurs réussites comme leurs échecs, avec des retours d'expérience concrets sur le data engineering, les architectures de données et la modern data stack.
Claire Gouze
Head of Data
David Guyon
Director of Engineering
Bettina Hermant
Senior Machine Learning Engineer
Partie 1 - Concevoir son architecture de données
Architectures de données modernes :
Comparer data warehouse, data lake et lakehouse
Connaître la modern data stack : Snowflake, BigQuery, Databricks
Choisir son architecture selon ses usages et ses contraintes
Modélisation des données :
Comprendre les modèles en étoile et la modélisation dimensionnelle
Structurer ses couches de données (bronze, silver, gold)
Documenter ses modèles et ses données
[ATELIER]
Atelier pratique en groupe
Les participants conçoivent l'architecture data cible d'un cas réel de leur entreprise et la défendent devant le groupe.
Partie 2 - Industrialiser ses pipelines
Pipelines d'ingestion et de transformation :
Ingérer des données avec Airbyte ou Fivetran
Transformer et tester les données avec dbt
Orchestrer les traitements avec Airflow ou Dagster
Qualité, coûts et gouvernance :
Mettre en place des tests et un monitoring de la qualité
Maîtriser les coûts de sa plateforme cloud
Préparer ses données pour les cas d'usage IA
[ATELIER]
Atelier pratique en groupe
Chaque participant construit son propre "Pipeline de données" de bout en bout, de l'ingestion à la mise à disposition, avec tests et documentation.
Pourquoi On train plutôt qu'un autre type de formation ?
Comment sélectionnez-vous vos trainers ?
Quelles sont les options de financement pour les formations ?
Quelle est la méthode pédagogique d'On train ?
Formation Data Engineering & Architecture
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