Un programme fait pour moi ?

Bac +5 en Informatique

Niveau Bac +3 en Mathématiques

Notions de statistiques

Analyse
Transmision

Mes ambitions ?

Industrialiser et automatiser dans un environnement de développement la récupération, la découverte et la prédiction des données

Mes missions types ?

Elaborer les critéres de segmentation d’une base CRM

Réaliser une étude de marché grâce à l’extraction de données de sites et de réseaux sociaux

Construire des Dashboards afin de diffuser une vision pertinente des résultats d’activité aux différentes équipes

Prise de décision

Construire des systèmes de stockage de données sont obtenues et traitées

Effectuer une veille sur les nouvelles technologies, sur les solutions matérielles de  transport et stockage des données et sur les solutions logicielles de structuration et d’infrastructures des données

Le cursus complet

cursus data engineer

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La durée de la formation est de 280 heures hors projets soit 400h au total.
Celle-ci se déroule à 85% en e-learning (auto formation) sur notre plateforme et 15 % en sessions de coaching dont la durée varie de 2h à 3h30 et qui viennent ponctuer chacun des sprints de formation. Ces sessions animées par nos data scientists interviennent donc, toutes les 30h de formation environ.
Il convient, dès lors, de distinguer deux formats : le bootcamp ou formation intensive et la formation continue.

Format bootcamp : la formation se déroule sur une durée de 11 semaines et 2 jours à raison de 37 h par semaine
Format « formation continue » :La formation s’étalera, ici, sur une durée de 9 mois et à raison de 6h d’implication par semaine, hors projet.

Si le user est déjà familier avec des concepts figurant dans sa formation, il pourra demander une modification de son parcours sur la cellule support ou à son directeur de cohorte. Sa demande sera alors étudiée par notre équipe de data scientist. L’objectif sera de rester cohérent quant aux objectifs principaux du tronc commun.

Le data engineer doit disposer d’une expertise pointue lui permettant de mener à bien sa mission de développement des flux de données. Il est spécialiste des langages structurés tels que Javascript, Scala et Python. Il a également des compétences dans la conception de bases de données qu’il crée en utilisant SQL et NoSQL. La production du Data Engineer doit être lisible et facile à manipuler par la suite.

Les deux fonctions se complètent. Le data engineer est un concepteur de systèmes. C’est lui qui développe, teste et implémente des architectures de données. Il crée des bases de données et organise les canalisations, c’est-à-dire les flux de données entre les sources et les bases de données de stockage. Le Data Engineer prépare le terrain pour le Data Scientist en implémentant des architectures de données au plus proche des besoins de l’entreprise. Le rôle du Data Scientist est d’exploiter les données, d’en faire quelque chose, d’en tirer des enseignements, de prendre des décisions en fonction de celles-ci. Son rôle est de faire parler les données. Il transforme les données brutes en informations utiles. Il utilise pour cela des techniques de machine learning. Il détecte les modèles, construit des modèles de données.

Le Data Engineer conçoit des systèmes permettant le traitement de volumes considérables de données et leur exploitation par les Data Analysts et Scientists. Il doit s’assurer que les pipelines de données déployés sont suffisamment sécurisés et clairs pour être analysés par les Data Analysts puis transformés par les Data Scientists qui leur appliqueront des algorithmes.
Les secteurs d’activités privilégiés des data engineers sont les mêmes que ceux du data scientist. Cela va des grands groupes industriels (banques, assurances …) aux data centers en passant par les startups ou les éditeurs de logiciels de traitement de données.

D’après Glassdoor, en 2020 un data engineer touche un salaire annuel supérieur à 43k€. Ce salaire varie fortement en fonction de l’expérience. Pour les profils les plus séniors, il avoisine les 50k€.

Le projet n’est pas imposé, il est choisi puis défendu par les users. Il s’agit donc d’un vecteur de promotion de l’intra ou entreprenariat selon les contextes. Les projets sont ensuite choisis selon une grille de sélection qui prend en compte leur viabilité scientifique, l’accès aux données et l’intérêt des autres participants et sponsors pour la problématique choisie. En effet, un projet intéressant et bien mené peut tout à fait être mis en production dès la fin de la formation.

En dehors des dates de formations communiquées sur notre site, des départs en formation se font régulièrement pour des cohortes intra entreprises. Pour lancer une cohorte, l’effectif minimum est de 10 personnes. Le pricing associé est étudié au cas par cas, sur demande.

Tout au long de la formation, que le format choisi soit bootcamp ou formation continue, un support en live chat est disponible tous les jours ouvrés de 9h à 19h. Nos data scientists sont disponibles pour répondre à vos questions d’ordre technique ou pédagogique.

Notre équipe s’occupant de la création de contenu et de la correction d’examens, ils maîtrisent tous les tenants et les aboutissants de la formation pour pouvoir répondre de la manière la plus précise possible à vos questions.

D’autre part, les sessions de coaching qui ponctuent chacun des sprints de formation sont également un excellent moyen de faire un point plus global sur le déroulé de la formation. Votre responsable de cohorte sera disponible pour répondre à toutes vos questions et assurer le suivi le plus personnalisé possible.

Enfin, le fonctionnement en cohorte assure une émulation similaire à celle d’une salle de classe et il est très important que les users de chaque cohorte progressent ensemble au cours du parcours.

Ces différentes briques nous assurent aujourd’hui un taux moyen de complétion des formations de 100 %.

Avant de traiter ce sujet, il convient de déterminer 2 types de reconnaissance. De manière informelle, les formations et les certifications DataScientest sont très largement reconnus par les acteurs influent du monde de la data, à minima dans l’Hexagone. En effet la trentaine de groupes ayant bénéficié de nos formations sont, pour l’écrasante majorité, d’entre eux issus du CAC 40 et l’expertise de nos contenus est aujourd’hui connue.

D’autre part, nos diplômes sont reconnus par l’université Paris I, Panthéon Sorbonne. En effet, après un audit poussé de nos contenus, tests, et processus de certification, la prestigieuse université a jugé DataScientest apte à bénéficier d’une certification Paris 1 Panthéon Sorbonne. Cette certification particulière s’effectue sur demande et engendrera un léger surcoût.

Enfin, nous avons déposé une demande auprès du Ministère de l’Éducation nationale et de France compétence pour que nos diplômes soient reconnus par l’État (et par la même occasion, éligibles au CPF) . Compte tenu du confinement et de la récente réforme de l’enseignement, les délais sont considérablement rallongés mais nous avons bon espoir d’obtenir cette reconnaissance avant la fin de l’année 2020.

Vous hésitez encore sur le parcours le plus proche de vos attentes ?
Un membre de l'équipe DataScientest sera ravi de vous aider à faire le bon choix !

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