Formation Data Engineer – Alternance 12 mois
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Description du poste
Prochaine session de formation : du 06 mars 2023 au 23 février 2024
Notre formation en alternance est dispensée à distance (en téléprésentiel) et est ouverte à deux types de publics :
– Des étudiants ou stagiaires de la formation professionnelle sortant d’une formation en data analyse ou en développement web et souhaitant continuer à se former.
– Des professionnels n’ayant pas forcément de diplôme mais justifiant déjà d’une première expérience dans le développement web ou la data analyse ou qui ont suivi une formation d’au moins 5 mois équivalente ou similaire à la formation Développeur web ou la formation Data analyst de la Wild Code School.
Des pré-requis techniques sont indispensables pour suivre la formation Data Engineer. En effet, cette formation demande des compétences en mathématiques, statistiques, et algorithmie. En complément, il est nécessaire de maîtriser un langage de développement et un langage de requêtage de base de données (par exemple SQL).
Notre programme est conçu pour compléter votre formation initiale. Tous les mois, vous êtes 1 semaine en centre de formation et 3 semaines en entreprise. Grâce à l’expertise de nos formateurs dédiés, et à notre pédagogie hybride basée sur une plateforme pédagogique en ligne et la réalisation de projets concrets, vous gagnez rapidement en expérience et développez votre réseau professionnel. À l’issue de votre formation, vous pourrez vous présenter au titre professionnel “Concepteur Développeur d’Applications”. Après avoir obtenu ce certificat inscrit au RNCP, vous disposerez d’un diplôme de niveau 6 (équivalent bac + 4).
L’objectif de cette formation en alternance est de permettre à toute personne ayant déjà une expérience dans la data analyse ou le développement web de mettre l’accent sur les compétences techniques et humaines nécessaires pour propulser sa carrière dans la data engineering et le Big Data plus largement.
À l’issue de votre formation professionnelle, vous aurez acquis les compétences nécessaires pour collecter et stocker la donnée (automatisation, datalake, service cloud), préparer et traiter la donnée (processus ETL, transformer les données grâce à MapReduce, Spark), analyser les données Big Data grâce à un service cloud comme AWS RedShift, mettre à disposition un data warehouse, visualiser les données et fournir des tableaux de bord.
En parallèle, vous apprendrez à faire votre veille pour rester toujours à jour sur les nouvelles technologies demandées sur le marché.
