Le Guide Complet Pour Devenir Data Engineer en 2025
Le parcours complet pour passer de curieux de la data à Data Engineer opérationnel. Vous construisez de bout en bout une plateforme de données moderne : ingestion de sources hétérogènes, stockage en data lakehouse, transformation SQL versionnée avec dbt, orchestration Airflow, streaming Kafka et déploiement cloud automatisé. Chaque module se termine par une livraison concrète qui rejoint votre portfolio. Pour qui : développeurs, analystes, admins de bases de données et data scientists qui veulent maîtriser la partie plateforme et non plus seulement consommer les données. À la fin, vous savez concevoir un pipeline fiable, le tester, l'orchestrer, le surveiller en production, chiffrer son coût, et défendre vos choix d'architecture en entretien.
Ce que tu vas savoir faire
- Concevoir une architecture de données moderne et justifier chaque choix (lakehouse
- ELT
- batch vs streaming)
- Écrire du Python de production : typage
- tests
- packaging
- gestion des erreurs et des retries
- Maîtriser le SQL analytique avancé : fenêtrage
- CTE récursives
- plans d'exécution et optimisation
- Modéliser un entrepôt de données en schéma en étoile et en Data Vault
- Construire des pipelines ELT versionnés et testés avec dbt
- Orchestrer des workflows complexes avec Apache Airflow (dépendances
- backfill
- SLA
- idempotence)
- Traiter de gros volumes avec Apache Spark et le format de table Delta / Iceberg
- Mettre en place un pipeline temps réel avec Kafka et le traitement de flux
- Déployer une infrastructure data sur le cloud avec Docker
- Terraform et CI/CD
- Instrumenter la qualité
- l'observabilité et le lignage des données
- Maîtriser les coûts d'une plateforme data et savoir arbitrer performance / budget
- Préparer les entretiens Data Engineer : system design
- SQL live
- cas pratiques
Programme
1 modules · 1 leçons · 2 h 1601Le Guide Complet1 leçon · 2 h 16
Ressources incluses
- cod📄 SupportsOuvrir
Prérequis
- Bases de programmation dans un langage quelconque (Python de préférence)
- SQL de niveau débutant : SELECT
- WHERE
- JOIN
- GROUP BY
- Aise avec le terminal et les commandes de base
- Notions de Git (clone
- commit
- branche)
- Un compte cloud gratuit (AWS
- GCP ou Azure) et Docker installé