Ingénierie des données
( 24 Modules )

module #1
Introduction à l'ingénierie des données
Vue d'ensemble de l'ingénierie des données, de son importance et de son rôle dans la science des données

module #2
Principes fondamentaux de l'ingénierie des données
Principes de base du traitement, du stockage et de l'architecture des données

module #3
Modèles d'ingestion de données
Conception et implémentation de pipelines d'ingestion de données

module #4
Options de stockage de données
Bases de données relationnelles, bases de données NoSQL et entrepôt de données

module #5
Solutions de stockage Big Data
HDFS, HBase et autres options de stockage Big Data

module #6
Principes fondamentaux du traitement des données
Traitement par lots, traitement par flux et traitement en temps réel

module #7
Principes fondamentaux d'Apache Spark
Introduction à Apache Spark, Spark Core et Spark SQL

module #8
Traitement par lots avec Apache Spark
Cas d'utilisation et implémentations du traitement par lots avec Spark

module #9
Traitement par flux avec Apache Spark
Cas d'utilisation et implémentations du traitement par flux avec Spark

module #10
Traitement en temps réel avec Apache Flink
Introduction à Apache Flink et aux cas d'utilisation du traitement en temps réel

module #11
Data Pipelines et gestion des flux de travail
Conception et implémentation de pipelines de données avec Apache Airflow et Apache NiFi

module #12
Qualité des données et gouvernance des données
Mesures de qualité des données, gouvernance des données et lignage des données

module #13
Sécurité des données et contrôle d'accès
Bonnes pratiques en matière de chiffrement, de contrôle d'accès et de sécurité des données

module #14
Ingénierie des données basée sur le cloud
Ingénierie des données basée sur le cloud avec AWS, GCP et Azure

module #15
Conteneurisation et orchestration
Conteneurisation avec Docker et orchestration avec Kubernetes

module #16
Surveillance et journalisation dans l'ingénierie des données
Bonnes pratiques de surveillance et de journalisation dans l'ingénierie des données

module #17
Tests et validation dans l'ingénierie des données
Stratégies de test et de validation pour les pipelines et systèmes de données

module #18
Ingénierie des données pour l'apprentissage automatique
Ingénierie des données pour les modèles d'apprentissage automatique et les applications d'IA

module #19
Cas d'utilisation de l'ingénierie des données dans le monde réel
Études de cas et Exemples concrets d'applications d'ingénierie des données

module #20
Outils et technologies d'ingénierie des données
Enquête sur les outils et technologies d'ingénierie des données

module #21
Meilleures pratiques d'ingénierie des données
Meilleures pratiques pour la conception, le développement et le déploiement de l'ingénierie des données

module #22
Ingénierie des données à grande échelle
Considérations relatives à l'évolutivité et aux performances pour les systèmes d'ingénierie des données à grande échelle

module #23
Ingénierie des données pour la science des données
Collaboration entre les ingénieurs de données et les scientifiques des données

module #24
Bilan et conclusion du cours
Planifier les prochaines étapes de la carrière d'ingénieur des données

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