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: Data Warehousing, Data Flow Diagrams (DFDs), Data Modeling, Data Pipelines, Ansible, Cloud Security, Diagram Design, Data Validation, Database Design, Apache Airflow, Star Schema, Snowflake Schema, Interviewing Skills, Apache Spark, PySpark, CI/CD, Docker (Software), SQL, Workflow Management, Git (Version Control System)
Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Big Data, Conception de la base de données, Traitement des données, Extrait, NoSQL, Gouvernance des données, Bases de données relationnelles, Intégration des données, Magasin de données, Apache Hadoop, Sécurité des données, Science des données, Architecture des données, Entreposage de données, Bases de données, SQL, Stockage des données, Pipelines de données, Apache Spark, Lacs de données
★ 4.7 (3,6 k) · Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

Plusieurs enseignants
Compétences que vous acquerrez: Data Store, Apache Airflow, Data Modeling, Data Pipelines, Data Storage, Data Storage Technologies, Data Architecture, Requirements Analysis, Data Processing, Data Warehousing, Query Languages, Data Preprocessing, Apache Hadoop, Requirements Elicitation, Vector Databases, Extract, Transform, Load, Data Lakes, Data Integration, Infrastructure as Code (IaC), Data Management
★ 4.7 (596) · Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Conception de la base de données, Analyse des données, Extrait, NoSQL, Programmation Python, IBM Cognos Analytics, IA générative, Magasin de données, Architecture et administration des bases de données, Science des données, Récupération de données sur le Web, Programmation en Python, Apache Hadoop, Administration des bases de données, Gestion des bases de données, Entreposage de données, SQL, Commandes Linux, Apache Spark, Réseautage professionnel, Pipelines de données
★ 4.6 (62 k) · Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Big Data, Conception de la base de données, Analyse des données, Extrait, NumPy, Programmation Python, IBM DB2, Tests unitaires, Développement de bases de données, Bases de données relationnelles, Systèmes de base de données, Apache Hadoop, Récupération de données sur le Web, Magasin de données, Programmation en Python, Architecture des données, Gestion des bases de données, SQL, Bases de données, Apache Spark, Stockage des données
★ 4.6 (60 k) · Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

Snowflake
Compétences que vous acquerrez: Data Engineering, Data Pipelines, Database Management, Data Manipulation, Databases, Data Transformation, Data Access, Continuous Deployment, Extract, Transform, Load, Devops Tools, Data Warehousing, Change Control, DevOps, SQL, Data Integration, CI/CD, Application Development, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Role-Based Access Control (RBAC), Data Analysis
★ 4.7 (361) · Débutant · Certificat Professionnel · 1 à 3 mois

Compétences que vous acquerrez: Transformation de données, Extrait, Programmation Python, Guides de style, Intégration des données, Environnements de développement intégré, Transformation des données, Interface de programmation d'applications (API), Traitement des données, Tests unitaires, Maintenabilité, Principes de programmation, Gestion des paquets et des logiciels, Récupération de données sur le Web, Programmation en Python, Gestion des bases de données, Accès aux données, Bases de données, Capture des données, Pipelines de données
★ 4.6 (850) · Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Architecture d'entreprise, Informatique en nuage, Traitement des données, Transformation de données, Amazon Web Services, Optimisation des performances, Transformation des données, Élicitation des exigences, Configuration requise, Architecture des données, Évolutivité, Infrastructure de données, Pipelines de données, Analyse des besoins
★ 4.8 (487) · Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Dashboard Creation, Model Deployment, Feature Engineering, PySpark, Data Import/Export, Big Data, Apache Spark, Apache Hadoop, Dashboard, Data Architecture, Data Governance, Apache Kafka, Data Store, Cloud Services, Cloud Deployment, Data Access, Cloud API, Data Quality, Data Cleansing, Machine Learning Methods
★ 4.6 (4,4 k) · Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois
Duke University
Compétences que vous acquerrez: Big Data, JSON, Programmation Python, Pandas (paquetage Python), Script Shell, Administration Linux, MySQL, Interface de ligne de commande, Contrôle des versions, Manipulation de données, Bash (langage de script), Récupération de données sur le Web, Jupyter, Science des données, Microservices, Programmation en Python, AWS SageMaker, Manipulation des données, SQL, Linux, Git (système de contrôle de version), Commandes Linux
★ 4.5 (481) · Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

Amazon Web Services
Compétences que vous acquerrez: Amazon Web Services, Contrôles de sécurité, Intégration continue, CI/CD, Terraform, AWS CloudFormation, Architecture des données, Applications en nuage, Informatique sans serveur, L'informatique sans serveur, Authentifications, Infrastructure de données, Infrastructure as Code (IaC), Outils Devops, Amazon CloudWatch, Gestion des identités et des accès (IAM) d'AWS
★ 4.6 (277) · Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Visualisation interactive des données, MySQL, Version du logiciel, Unix, Interface de ligne de commande, Tests unitaires, Architecture et administration des bases de données, Schéma en étoile, Intégrité des données, Logiciel de visualisation de données, Analyse, Administration des bases de données, Algorithmes, Gestion des bases de données, Entreposage de données, Création de tableaux de bord, Théorie des bases de données, Logiciel de base de données, Commandes Linux, Tableau de bord
★ 4.6 (7,7 k) · Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 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.