Embedded Files
Le Parcours Ingénieur de Données est constitué de deux niveaux de spécialisation :
- Spécialisation Niveau I : Fondements de l'ingénierie des données
Cette spécialisation vise à aider toute personne souhaitant poursuivre une carrière dans l'ingénierie des données. Aucune expérience préalable en ingénierie des données n'est requise pour réussir cette spécialisation.
- Spécialisation Niveau II : Ingénierie des données avec Google Cloud
Cette spécialisation vous guide à travers différents cours, ateliers et projets et vous fournissent une expérience pratique et concrète utilisant les technologies Google Cloud indispensables pour le rôle de Data Engineer sur Google Cloud Plateforme.
Niveau I : Fondements de l'ingénierie des données
Niveau I : Fondements de l'ingénierie des données
Construisez les bases d’une carrière en ingénierie de données. Développez une expérience pratique avec Python, SQL et les bases de données relationnelles et maîtrisez les principes fondamentaux de l'écosystème de l'ingénierie des données.
L'ingénierie des données est l'une des professions technologiques qui connaît la croissance la plus rapide, où la demande d'ingénieurs de données qualifiés dépasse de loin l'offre. L'objectif de l'ingénierie des données est de rendre des données de qualité disponibles pour la recherche de faits et la prise de décision basée sur les données. Cette spécialisation aidera toute personne souhaitant poursuivre une carrière dans l'ingénierie des données en enseignant les compétences fondamentales pour se lancer dans ce domaine. Aucune expérience préalable en ingénierie des données n'est requise pour réussir cette spécialisation.
La spécialisation se compose de 5 cours couvrant les compétences requises pour l'ingénierie des données, notamment l'écosystème et le cycle de vie de l'ingénierie des données, Python, SQL et les bases de données relationnelles. Vous apprendrez ces prérequis en ingénierie des données grâce à des vidéos engageantes et à des exercices pratiques utilisant de vrais outils et des bases de données réelles. Vous développerez votre compréhension de l'ingénierie des données, acquerrez des compétences qui peuvent être appliquées directement à une carrière dans les données et jetterez les bases de votre carrière d'ingénieur des données.
Une fois ces cours terminés avec succès, vous aurez les connaissances pratiques et l'expérience nécessaires pour approfondir l'ingénierie des données et travailler sur des projets d'ingénierie des données plus avancés.
Projet d'apprentissage appliqué :
Tous les cours de la spécialisation contiennent plusieurs travaux pratiques et devoirs pour vous aider à acquérir une expérience et des compétences pratiques.
Les projets vont du travail avec des données dans plusieurs formats à la transformation et au chargement de ces données dans une source unique, en passant par l'analyse de données socio-économiques avec SQL et l'utilisation de techniques SQL avancées.
Vous travaillerez de manière pratique avec plusieurs bases de données et outils du monde réel, notamment MySQL, PostgresSQL, PhpMyAdmin, pgAdmin, Python, les notebooks Jupyter, etc.
Acquérir une connaissance approfondie d'un sujet
Niveau débutant
Expérience recommandée
3 mois
à 10 heures par semaine
Horaire plus ou moins flexible
Apprenez au rythme du groupe
Introduction à l'ingénierie des données
Introduction à l'ingénierie des données
Énumérez les compétences de base requises pour un poste d'ingénieur de données débutant.
Discutez des différentes étapes et concepts du cycle de vie de l'ingénierie des données.
Décrivez les technologies d'ingénierie des données telles que les bases de données relationnelles, les datastores (magasins de données) NoSQL et les moteurs Big Data.
Résumez les concepts de sécurité, de gouvernance et de conformité des données.
Python pour la science des données, l'IA et le développement
Python pour la science des données, l'IA et le développement
Apprenez Python, le langage de programmation le plus populaire pour la science des données et le développement de logiciels.
Appliquez la logique de programmation Python Variables, structures de données, ramification, boucles, fonctions, objets et classes.
Démontrez votre maîtrise de l'utilisation des bibliothèques Python telles que Pandas et Numpy, et du développement de code à l'aide de Jupyter Notebooks.
Accédez aux données et récupérez-les sur le Web à l'aide d'API et de bibliothèques Python telles que Beautiful Soup.
Projet Python pour l'ingénierie des données
Projet Python pour l'ingénierie des données
Démontrez vos compétences en Python pour travailler avec et manipuler des données.
Implémentez le webscraping et utilisez des API pour extraire des données avec Python.
Jouez le rôle d'un ingénieur de données travaillant sur un projet réel pour extraire, transformer et charger des données.
Utilisez les notebooks et les IDE Jupyter pour terminer votre projet.
Introduction aux bases de données relationnelles (SGBDR)
Introduction aux bases de données relationnelles (SGBDR)
Décrire les données, les bases de données, les bases de données relationnelles et les bases de données cloud.
Décrire les modèles d'information et de données, les bases de données relationnelles et les concepts de modèles relationnels (y compris les schémas et les tables).
Expliquez un diagramme entité-relation et concevez une base de données relationnelle pour un cas d'utilisation spécifique.
Développer une connaissance pratique des SGBD populaires, notamment MySQL et PostgreSQL.
Bases de données et SQL pour la science des données avec Python
Bases de données et SQL pour la science des données avec Python
Analysez les données d'une base de données à l'aide de SQL et de Python.
Créez une base de données relationnelle et travaillez avec plusieurs tables à l'aide de commandes DDL.
Construisez des requêtes SQL de niveau basique à intermédiaire à l'aide de commandes DML.
Composez des requêtes plus puissantes avec des techniques SQL avancées telles que des vues, des transactions, des procédures stockées et des jointures.
Niveau II : Ingénierie des données avec Google Cloud
Niveau II : Ingénierie des données avec Google Cloud
Un Data Engineer (ingénieur de données) conçoit et crée des systèmes qui collectent et transforment les données utilisées pour éclairer les décisions métier.
Cette spécialisation vous guide à travers différents cours, ateliers et projets et vous fournissent une expérience pratique et concrète utilisant les technologies Google Cloud indispensables pour le rôle de Data Engineer.
La spécialisation se termine avec un examen blanc à la préparation de certification Professional Cloud Database Engineer.
Acquérir une expérience approfondie d'un sujet
Niveau intermédiaire
Expérience recommandée
6 mois
à 10 heures par semaine
Horaire plus ou moins flexible
Apprenez au rythme du groupe
Visite des laboratoires pratiques de Google Cloud
Visite des laboratoires pratiques de Google Cloud
Dans ce premier atelier pratique, vous accéderez à la console Google Cloud et utiliserez les fonctionnalités de base de Google Cloud : projets, ressources, utilisateurs IAM, rôles, autorisations et API.
Principes fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Principes fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure présente les concepts et la terminologie importants pour travailler avec Google Cloud. Grâce à des vidéos et à des travaux pratiques, ce cours présente et compare de nombreux services de calcul et de stockage de Google Cloud, ainsi que des ressources importantes et des politiques de gestion...
Migration de base de données d'entreprise
Migration de base de données d'entreprise
Ce cours vise à donner aux architectes, ingénieurs et développeurs les compétences nécessaires pour aider les clients d'entreprise à concevoir, planifier, exécuter et tester des projets de migration de bases de données. Grâce à une combinaison de présentations, de démonstrations et de travaux pratiques, les participants déplacent des bases de données vers Google Cloud...
Migrer les données MySQL vers Cloud SQL à l'aide de Database Migration Service
Migrer les données MySQL vers Cloud SQL à l'aide de Database Migration Service
Gagnez un badge de compétence en complétant la quête Migrer les données MySQL vers Cloud SQL à l'aide des services de migration de base de données, où vous apprendrez à migrer les données MySQL vers Cloud SQL à l'aide des services de migration de base de données, notamment comment : vous connecter à Cloud...
Créer et gérer des instances Cloud SQL pour PostgreSQL
Créer et gérer des instances Cloud SQL pour PostgreSQL
Complétez le badge de compétence d'introduction Créer et gérer des instances Cloud SQL pour PostgreSQL pour démontrer vos compétences dans les domaines suivants : migration, configuration et gestion des instances et bases de données Cloud SQL pour PostgreSQL. Un badge de compétence est un badge numérique exclusif délivré par...
Créer et gérer des instances Cloud Spanner
Créer et gérer des instances Cloud Spanner
Complétez le badge de compétence d'introduction Créer et gérer des instances Cloud Spanner pour démontrer vos compétences dans les domaines suivants : création et interaction avec des instances et des bases de données Cloud Spanner ; chargement de bases de données Cloud Spanner à l'aide de diverses techniques ; sauvegarde de bases de données Cloud Spanner ; définition de schémas...
Créer et gérer des instances Bigtable
Créer et gérer des instances Bigtable
Complétez le badge de compétence intermédiaire Créer et gérer des instances Bigtable pour démontrer vos compétences dans les domaines suivants : création d'instances, conception de schémas, interrogation de données et exécution de tâches administratives dans Bigtable, notamment la surveillance des performances et la configuration de la mise à l'échelle automatique et de la réplication des nœuds. Un badge de compétence...
Créer et gérer des instances AlloyDB
Créer et gérer des instances AlloyDB
Complétez le badge de compétence d'introduction Créer et gérer des instances AlloyDB pour démontrer vos compétences dans les domaines suivants : exécution des opérations et tâches principales d'AlloyDB, migration vers AlloyDB depuis PostgreSQL, administration d'une base de données AlloyDB et accélération des requêtes analytiques à l'aide du moteur de colonnes AlloyDB.
Page updated
Report abuse