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.

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

Plusieurs enseignants
Compétences que vous acquerrez: Apache Airflow, Data Modeling, Data Pipelines, Data Storage, Data Architecture, Requirements Analysis, Data Processing, Data Warehousing, Query Languages, Apache Hadoop, Extract, Transform, Load, Data Lakes, Amazon Web Services, File Systems, Apache Spark, Database Systems, Feature Engineering, Data Integration, AWS Kinesis, Data Management
Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

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

Compétences que vous acquerrez: Programmation en Python, MySQL, Pipelines de données, Architecture des données, SQL, Conception de la base de données, Transformation de données, Bases de données relationnelles, Bases de données, IBM DB2, Principes de programmation, Systèmes de gestion de bases de données, Procédure stockée, Importation/exportation de données, Web scraping, Magasin de données, Big Data, Entreposage de données, Extrait, Gouvernance des données
Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

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

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

Compétences que vous acquerrez: Feature Engineering, PySpark, Data Import/Export, Big Data, Apache Spark, Dashboard, Cloud Services, Apache Hadoop, Applied Machine Learning, Application Programming Interface (API), Apache Hive, Jupyter, Data Storage Technologies, Data Storage, Data Architecture, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Serverless Computing, Ad Hoc Analysis, Data Wrangling, Scalability
Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

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

Compétences que vous acquerrez: Real Time Data, Dataflow, Google Cloud Platform, Feature Engineering, PySpark, Data Pipelines, Cloud Storage, Data Import/Export, Big Data, Apache Spark, Data Maintenance, Data Lakes, Apache Hadoop, Dashboard, Tensorflow, Cloud Services, Data Infrastructure, Data Warehousing, Data Migration, Apache Airflow
Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Programmation en Python, Manipulation des données, Examen du code, SQL, Tests unitaires, Transformation de données, Environnements de développement intégré, Bases de données, Guides de style, Web scraping, Interface de programmation d'application (API), Extrait, Restful API, Traitement des données
Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Linux, MySQL, Gestion des fichiers, Gestion des bases de données, Tests unitaires, Commandes Linux, Développement piloté par les tests (TDD), Pensée informatique, Algorithmes, Intégrité des données, Administration de base de données, Django (Framework Web), Visualisation des logiciels, Langage de requête, Version du logiciel, Logiciel de collaboration, Entreposage de données, Interface de ligne de commande, Pseudo-code, Architecture et administration des bases de données
Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois
Data engineering is the practice of designing, building, and maintaining the systems and architecture that enable organizations to collect, store, and analyze data effectively. It plays a crucial role in today's data-driven world, where businesses rely on data to make informed decisions, optimize operations, and enhance customer experiences. By ensuring that data is accessible, reliable, and secure, data engineers empower organizations to harness the full potential of their data assets.
In the field of data engineering, a variety of job roles are available, including Data Engineer, Data Architect, ETL Developer, and Data Warehouse Engineer. These positions often involve working with large datasets, developing data pipelines, and collaborating with data scientists and analysts to ensure that data is structured and available for analysis. With the growing demand for data professionals, opportunities in this field are expanding across industries such as finance, healthcare, technology, and retail.
To pursue a career in data engineering, you should focus on developing a range of technical skills. Key competencies include proficiency in programming languages such as Python and SQL, knowledge of data warehousing solutions, and familiarity with cloud platforms like AWS or Google Cloud. Additionally, understanding data modeling, ETL processes, and big data technologies like Hadoop and Spark can be beneficial. Soft skills such as problem-solving and effective communication are also important for collaborating with cross-functional teams.
There are several excellent online courses available for those interested in data engineering. Notable options include the DeepLearning.AI Data Engineering Professional Certificate and the IBM Data Engineering Professional Certificate. These programs provide a comprehensive curriculum that covers essential skills and tools needed in the field, making them great choices for learners at various stages of their careers.
Yes. You can start learning data engineering on Coursera for free in two ways:
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To learn data engineering effectively, start by identifying your current skill level and areas for improvement. Begin with foundational courses that cover programming and database management. Gradually progress to more specialized topics such as data warehousing and cloud technologies. Engage in hands-on projects to apply what you learn, and consider joining online communities or forums to connect with other learners and professionals in the field.
Data engineering courses typically cover a range of topics, including data modeling, ETL (Extract, Transform, Load) processes, data warehousing, and big data technologies. You may also explore cloud computing platforms, data pipeline design, and data governance. Courses often include practical exercises and projects to help reinforce your understanding and application of these concepts in real-world scenarios.
For training and upskilling employees in data engineering, programs like the IBM Data Warehouse Engineer Professional Certificate and the Snowflake Data Engineering Professional Certificate are excellent choices. These courses are designed to equip professionals with the necessary skills to manage and analyze data effectively, making them suitable for organizations looking to enhance their workforce's capabilities in data engineering.