🏆SFEIR est le Google Cloud EMEA Training Partner of the Year 2025🤝Nouveau partenariat : Formations GitLab officielles🤖Nouvelle formation : Développeur Augmenté par l'IA
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Maîtrisez l'ingénierie des données pour construire des infrastructures data modernes et scalables.

De BigQuery à Dataflow, nos formations couvrent l'intégralité du cycle de vie de la donnée. Développez les compétences clés pour créer des pipelines robustes, optimiser les requêtes et garantir la qualité des données.

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Professionnels formés

Pourquoi se former au Data Engineering en 2026 ?

En 2026, le Data Engineering est devenu le pilier essentiel de toute stratégie data-driven. Les données sont le nouveau pétrole, mais sans pipelines robustes et architectures scalables, elles restent inexploitées. Se former au Data Engineering permet de construire les fondations solides nécessaires à l'IA, au Machine Learning et à l'analyse avancée. Maîtriser les outils modernes (BigQuery, Snowflake, dbt, Airflow) et les bonnes pratiques d'ingénierie de données est devenu indispensable pour garantir la qualité, la gouvernance et la performance des systèmes de données à grande échelle.

Pipelines Robustes

Construisez des architectures data fiables et scalables pour traiter des volumes massifs.

Qualité des Données

Garantissez la qualité et la gouvernance des données pour des insights fiables.

Performance Optimale

Optimisez les requêtes et le stockage pour réduire les coûts et améliorer la vitesse.

Intégration Simplifiée

Connectez toutes vos sources de données avec des ETL modernes et efficaces.

Qui est concerné ?

Le Data Engineering concerne tous les professionnels impliqués dans la collecte, le traitement et la valorisation des données. Des ingénieurs qui construisent les pipelines aux analysts qui les exploitent, en passant par les architectes qui conçoivent les infrastructures data.

Rôles Décideurs & Gouvernance

Chief Data OfficerData ArchitectHead of DataData Governance Manager

Rôles Ingénierie & Implémentation

Data EngineerAnalytics EngineerETL DeveloperPlatform Engineer

Rôles Analyse & Exploitation

Data AnalystBusiness Intelligence DeveloperData ScientistML Engineer

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Data Engineering

Formations Data Engineering : Pipelines, ETL, BigQuery, Dataflow, Data Lakes.

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Google Cloud

Introduction à l'Analyse de Données sur Google Cloud

Ce cours est une introduction à l'analyse de données sur Google Cloud. Il est conçu pour les apprenants qui n'ont aucune expérience préalable de l'analyse de données ou de Google Cloud. Le cours couvre les bases de l'analyse de données, y compris la collecte, le stockage, l'exploration, la visualisation et le partage. Il présente également aux apprenants les outils et services d'analyse de données de Google Cloud. À travers des conférences vidéo, des démos, des quiz et des travaux pratiques, le cours montre comment passer des données brutes à des visualisations et des tableaux de bord percutants.

1 j
Fondamental
Google Cloud

Analyser et visualiser les données dans Looker

Dans ce cours, vous apprendrez à effectuer le type d'exploration et d'analyse de données dans Looker qui était auparavant principalement réalisé par des développeurs ou des analystes SQL. Vous apprendrez à tirer parti de la plateforme d'analyse moderne de Looker pour trouver et explorer du contenu pertinent dans l'instance Looker de votre organisation. Vous découvrirez également comment poser des questions à vos données, créer de nouvelles métriques si nécessaire, et construire et partager des visualisations et des tableaux de bord pour faciliter la prise de décision basée sur les données.

1 j
Fondamental
Google Cloud

Intégration de données avec Cloud Data Fusion

Ce cours de 2 jours présente aux apprenants la capacité d'intégration de données de Google Cloud à l'aide de Cloud Data Fusion. Dans ce cours, nous discutons des défis liés à l'intégration de données et de la nécessité d'une plateforme d'intégration de données (middleware). Nous discutons ensuite de la manière dont Cloud Data Fusion peut aider à intégrer efficacement les données provenant d'une variété de sources et de formats et à générer des informations. Nous examinons les principaux composants de Cloud Data Fusion et leur fonctionnement, comment traiter les données par lots et les données en streaming en temps réel avec une conception de pipeline visuelle, un suivi riche des métadonnées et de la lignée des données, et comment déployer des pipelines de données sur divers moteurs d'exécution.

2 j
Intermédiaire
Google Cloud

Orchestrer les charges de travail BigQuery avec Dataform

Dataform est un service destiné aux analystes de données pour développer, tester, versionner et planifier des flux de travail SQL complexes pour la transformation de données dans BigQuery. Dans ce cours, vous explorerez les composants principaux de Dataform, apprendrez à définir des tables et des dépendances en SQLX, à documenter les tables et les vues BigQuery, à comprendre les paramètres de sécurité de BigQuery et comment les gérer avec Dataform, à écrire des assertions, à exécuter des flux de travail SQL et à explorer des cas d'utilisation avancés supplémentaires.

1 j
Intermédiaire

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Nous adaptons nos formations Data Engineering à vos besoins spécifiques : contenu personnalisé, cas d'usage métier, planification flexible, et accompagnement dédié.

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