Intermédiaire à avancé
Data Engineering & Analytics Engineering : les fondamentaux
Posez les bases pour concevoir des pipelines de données fiables et des modèles analytiques prêts pour la décision.
⏱ 5 jours (35h), en format intensif ou étalé sur plusieurs semaines📍 Présentiel (Abidjan) ou distanciel
Objectifs de la formation
- Comprendre les fondamentaux ETL/ELT et l'architecture d'un entrepôt de données moderne
- Modéliser des données selon l'approche dimensionnelle (Kimball)
- Construire des transformations de données maintenables avec dbt
- Versionner son travail et orchestrer un pipeline de bout en bout
Programme
Fondamentaux de l'ingénierie de données
- Architectures ETL vs ELT
- Entrepôts de données cloud (BigQuery, Snowflake) : panorama
- SQL avancé pour la transformation de données
Modélisation analytique
- Modélisation dimensionnelle (faits, dimensions, schémas en étoile)
- Conception de modèles prêts pour la BI
Analytics Engineering avec dbt
- Transformations en SQL versionné et testé
- Tests de qualité de données et documentation automatisée
- Bases de Git pour le travail en équipe sur un projet data
Orchestration et projet final
- Introduction à l'orchestration de pipelines (Airflow)
- Projet fil rouge : construire un pipeline de bout en bout
Public cible
- Analystes data qui veulent monter en compétence vers l'ingénierie de données
- Équipes BI souhaitant fiabiliser leurs pipelines et leurs modèles
- Développeurs souhaitant se spécialiser en data
Prérequis
Bases en SQL requises. Une première expérience en manipulation de données (Excel, Power BI ou autre) est un plus.
Vous voulez aller plus loin, jusqu'à une infrastructure en production ?
Cette formation pose les fondamentaux. Pour la mise en place complète d'une infrastructure BI dans votre entreprise (ingestion, data lake, stockage, hébergement, restitution), découvrez notre service de Conseil & Infrastructure BI.