Parcours Data engineer
Le parcours type Data engineer enchaîne 18 cours, soit 91 leçons, 304 exercices et environ 43 heures de contenu. Il commence par « Terminal et ligne de commande » et se termine par « Déployer une application sur le cloud ». C'est l'ordre de base : ton parcours personnel est construit à partir de lui et de ton objectif.
- 18 cours
- 91 leçons
- 304 exercices
- environ 43 h
- Exécution : projet complet, navigateur
- Terminal et ligne de commande
- Git et GitHub
- SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)
- SQL intermédiaire (jointures, sous-requêtes)
- SQL avancé (CTE, fonctions de fenêtre)
- Modélisation de bases de données
- Python fondamentaux
- Python intermédiaire (fonctions, modules, POO)
- Analyse de données avec pandas et NumPy
- Entrepôts de données et modélisation analytique
- Qualité et gouvernance des données
- Transformer les données avec dbt
- Orchestrer des pipelines avec Airflow
- Traitement distribué avec Spark
- PostgreSQL en pratique (index, performances)
- Docker et déploiement
- Fondamentaux du cloud
- Déployer une application sur le cloud
- Fondamentaux
- SQL
- Python
- Data engineering
- Back-end
- Cloud et DevOps
Les 18 cours, dans l'ordre
- Fondamentaux2 cours
- SQL4 cours
- 03SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)Apprenez à interroger une base de données en SQL : sélectionner, filtrer, trier, compter et résumer des données par groupes.
- 04SQL intermédiaire (jointures, sous-requêtes)Combinez plusieurs tables avec les jointures, écrivez des sous-requêtes et maîtrisez CASE WHEN, UNION et EXCEPT.
- 05SQL avancé (CTE, fonctions de fenêtre)Écrivez des requêtes analytiques avec les CTE, les CTE récursives et les fonctions de fenêtre : classements, cumuls, évolutions.
- 06Modélisation de bases de donnéesConcevez des bases de données solides : tables, clés, relations, normalisation, schéma en étoile, vues et migrations.
- Python3 cours
- 07Python fondamentauxApprenez les bases de Python : variables, conditions, boucles, listes, dictionnaires, fonctions et gestion des erreurs.
- 08Python intermédiaire (fonctions, modules, POO)Écrivez un Python structuré : fonctions avancées, générateurs, modules, classes, héritage, dataclasses et exceptions métier.
- 09Analyse de données avec pandas et NumPyAnalysez des données en Python : tableaux NumPy, DataFrame pandas, filtres, colonnes calculées, groupby, tableaux croisés et jointures.
- Data engineering5 cours
- 10Entrepôts de données et modélisation analytiqueConcevez un entrepôt de données : architecture en couches, modèle en étoile, dimensions historisées, partitionnement et maîtrise des coûts.
- 11Qualité et gouvernance des donnéesMesurez et améliorez la qualité des données, rédigez des contrats, documentez catalogue et lignage, et appliquez les principes du RGPD.
- 12Transformer les données avec dbtIndustrialisez vos transformations SQL avec dbt : modèles, sources, Jinja, tests de données, incrémental, snapshots et lignage.
- 13Orchestrer des pipelines avec AirflowOrchestrez vos pipelines de données avec Apache Airflow 3 : DAG, planification, reprises, idempotence, capteurs, assets, tests et déploiement.
- 14Traitement distribué avec SparkTraitez de gros volumes avec Apache Spark et PySpark : DataFrames, évaluation paresseuse, partitions, jointures, Spark SQL et optimisation.
- SQL1 cours
- Back-end1 cours
- Cloud et DevOps2 cours
- 17Fondamentaux du cloudComprenez le cloud : IaaS, PaaS, SaaS, régions et disponibilité, identités et droits, coûts, et comparaison d'AWS, Azure et Google Cloud.
- 18Déployer une application sur le cloudDéployez une application conteneurisée sur le cloud : service managé, base PostgreSQL, stockage objet, secrets et surveillance.
Cours optionnels
Proposés selon ton objectif, en plus du parcours de base.
- Infrastructure as code avec TerraformDécrivez votre infrastructure cloud en code avec Terraform : état, variables, modules, environnements, revue de plan et CI.
- Intégration et déploiement continusAutomatisez tests, artefacts et déploiements avec GitHub Actions : pipelines fiables, environnements protégés et secrets maîtrisés.
Les autres parcours
Data analyst
- Bases de la programmation et algorithmique
- Coder avec un assistant IA (prompts, relecture du code)
- SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)
- SQL intermédiaire (jointures, sous-requêtes)
- Statistiques descriptives
- Python fondamentaux
- Analyse de données avec pandas et NumPy
- Nettoyage et préparation des données
- Visualisation (Matplotlib, Seaborn, Plotly)
- Probabilités et statistiques inférentielles
- Analyse exploratoire des données
- Indicateurs métier et KPI
- SQL avancé (CTE, fonctions de fenêtre)
- Data storytelling et présentation des résultats
- Automatiser avec Python (fichiers, Excel, API)
- Tests A/B et expérimentation
- Pipelines ETL simples
- Fondamentaux
- SQL
- Statistiques
- Python
- Analyse de données
Data scientist
- Bases de la programmation et algorithmique
- Terminal et ligne de commande
- Git et GitHub
- Coder avec un assistant IA (prompts, relecture du code)
- SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)
- SQL intermédiaire (jointures, sous-requêtes)
- SQL avancé (CTE, fonctions de fenêtre)
- Statistiques descriptives
- Probabilités et statistiques inférentielles
- Python fondamentaux
- Python intermédiaire (fonctions, modules, POO)
- Analyse de données avec pandas et NumPy
- Nettoyage et préparation des données
- Visualisation (Matplotlib, Seaborn, Plotly)
- Analyse exploratoire des données
- Introduction au machine learning (scikit-learn)
- Apprentissage supervisé : régression et classification
- Apprentissage non supervisé : clustering, réduction de dimension
- Évaluation et validation des modèles
- Feature engineering
- Séries temporelles et prévision
- HTTP et API REST
- API avec FastAPI
- Deep learning avec PyTorch
- Traitement du langage (NLP) et LLM
- Déployer un modèle (API, MLOps de base)
- Docker et déploiement
- Fondamentaux
- SQL
- Statistiques
- Python
- Analyse de données
- Data science
- Back-end
- Python pour le web
Power BI
- SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)
- SQL intermédiaire (jointures, sous-requêtes)
- Modélisation de bases de données
- Statistiques descriptives
- Indicateurs métier et KPI
- Découverte de Power BI Desktop
- Power Query : importer et transformer
- Modélisation en schéma en étoile
- DAX fondamentaux
- DAX avancé (contexte, time intelligence)
- Data storytelling et présentation des résultats
- Concevoir rapports et tableaux de bord
- Service Power BI : publication, partage, sécurité RLS
- SQL
- Statistiques
- Analyse de données
- Power BI
Développeur web JavaScript
- Bases de la programmation et algorithmique
- Terminal et ligne de commande
- Git et GitHub
- Coder avec un assistant IA (prompts, relecture du code)
- HTML fondamentaux
- CSS fondamentaux
- Mise en page responsive (Flexbox, Grid)
- JavaScript fondamentaux
- DOM et événements
- JavaScript asynchrone (promesses, fetch, API)
- Accessibilité et SEO
- Structures de données et complexité
- TypeScript
- React
- SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)
- SQL intermédiaire (jointures, sous-requêtes)
- Modélisation de bases de données
- HTTP et API REST
- Node.js fondamentaux
- API avec Express
- Tests automatisés
- Authentification et sécurité web (OWASP)
- Application full-stack React + Node
- Docker et déploiement
- Fondamentaux
- Front-end
- SQL
- Back-end
- JavaScript côté serveur
Développeur web Python
- Bases de la programmation et algorithmique
- Terminal et ligne de commande
- Git et GitHub
- Coder avec un assistant IA (prompts, relecture du code)
- Python fondamentaux
- Python intermédiaire (fonctions, modules, POO)
- HTML fondamentaux
- CSS fondamentaux
- Mise en page responsive (Flexbox, Grid)
- JavaScript fondamentaux
- DOM et événements
- JavaScript asynchrone (promesses, fetch, API)
- SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)
- SQL intermédiaire (jointures, sous-requêtes)
- Modélisation de bases de données
- HTTP et API REST
- API avec FastAPI
- Django fondamentaux
- Tests automatisés
- Authentification et sécurité web (OWASP)
- Application complète avec Django
- Docker et déploiement
- Fondamentaux
- Python
- Front-end
- SQL
- Back-end
- Python pour le web
Développeur web PHP
- Bases de la programmation et algorithmique
- Terminal et ligne de commande
- Git et GitHub
- Coder avec un assistant IA (prompts, relecture du code)
- HTML fondamentaux
- CSS fondamentaux
- Mise en page responsive (Flexbox, Grid)
- JavaScript fondamentaux
- DOM et événements
- JavaScript asynchrone (promesses, fetch, API)
- SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)
- SQL intermédiaire (jointures, sous-requêtes)
- Modélisation de bases de données
- PHP fondamentaux
- PHP orienté objet et Composer
- PHP et bases de données (PDO)
- HTTP et API REST
- Laravel fondamentaux
- Tests automatisés
- Authentification et sécurité web (OWASP)
- Laravel avancé (API, files d'attente, tests)
- Docker et déploiement
- Fondamentaux
- Front-end
- SQL
- PHP
- Back-end
Développeur web Java
- Bases de la programmation et algorithmique
- Terminal et ligne de commande
- Git et GitHub
- Coder avec un assistant IA (prompts, relecture du code)
- Structures de données et complexité
- HTML fondamentaux
- CSS fondamentaux
- Mise en page responsive (Flexbox, Grid)
- JavaScript fondamentaux
- DOM et événements
- JavaScript asynchrone (promesses, fetch, API)
- SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)
- SQL intermédiaire (jointures, sous-requêtes)
- Modélisation de bases de données
- Java fondamentaux
- Java orienté objet
- Collections, streams et exceptions
- Tests avec JUnit
- HTTP et API REST
- Spring Boot : API REST
- Persistance avec JPA et Hibernate
- Authentification et sécurité web (OWASP)
- Docker et déploiement
- Fondamentaux
- Front-end
- SQL
- Java
- Back-end
Excel et bureautique data
- Excel fondamentaux
- Excel : fonctions de recherche et logique
- Excel : tableaux croisés dynamiques
- Modéliser et fiabiliser un classeur Excel
- Utiliser l'IA générative au travail
- Power Query et Power Pivot dans Excel
- Automatiser Excel (VBA et Office Scripts)
- Power Automate : automatiser ses tâches
- Excel
- IA générative
- Power Platform
IA en entreprise
- Utiliser l'IA générative au travail
- Cybersécurité : les bases pour tous
- RGPD pour les équipes data et produit
- Gouvernance de l'IA et AI Act
- Power Automate : automatiser ses tâches
- IA générative
- Compétences transverses
- Power Platform
Développeur IA
- Bases de la programmation et algorithmique
- Python fondamentaux
- Python intermédiaire (fonctions, modules, POO)
- Git et GitHub
- Utiliser l'IA générative au travail
- HTTP et API REST
- Intégrer un LLM dans une application
- RAG en production
- Agents IA et automatisation
- Évaluer et superviser un système d'IA
- Docker et déploiement
- Héberger des modèles d'IA en local
- Fondamentaux
- Python
- IA générative
- Back-end
Site pour mon activité
- Créer son site avec WordPress
- Boutique en ligne avec WooCommerce ou Shopify
- Référencement local et présence en ligne
- HTML fondamentaux
- Sites et CMS
- Front-end
Analyste marketing
- SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)
- SQL intermédiaire (jointures, sous-requêtes)
- Statistiques descriptives
- Indicateurs métier et KPI
- Analytics marketing
- Analytics e-commerce
- Data storytelling et présentation des résultats
- Tests A/B et expérimentation
- Référencement local et présence en ligne
- SQL
- Statistiques
- Analyse de données
- Analytics métier
- Sites et CMS
Cloud et DevOps
- Terminal et ligne de commande
- Git et GitHub
- Linux pour le développeur
- Docker et déploiement
- Intégration et déploiement continus
- Fondamentaux du cloud
- Déployer une application sur le cloud
- Kubernetes
- Infrastructure as code avec Terraform
- Cybersécurité : les bases pour tous
- Fondamentaux
- Cloud et DevOps
- Back-end
- Compétences transverses
Développeur mobile
- Bases de la programmation et algorithmique
- Git et GitHub
- JavaScript fondamentaux
- DOM et événements
- JavaScript asynchrone (promesses, fetch, API)
- TypeScript
- React
- HTTP et API REST
- Applications mobiles avec React Native
- Applications mobiles avec Flutter
- Fondamentaux
- Front-end
- Back-end
- Mobile
Chef de projet digital
- Utiliser l'IA générative au travail
- Gestion de projet agile
- Analyse métier : du besoin aux spécifications
- Conception UX et maquettes
- RGPD pour les équipes data et produit
- SQL fondamentaux (SELECT, filtres, agrégats)
- Indicateurs métier et KPI
- IA générative
- Compétences transverses
- SQL
- Analyse de données
Dis ce que tu veux savoir faire, on construit ton parcours
Ton parcours est assemblé à partir des cours du catalogue. Avec l'offre Pro, chaque leçon est racontée avec des exemples de ton métier.