Ingénierie des données
Pipelines, ETL/ELT, batch contre streaming, et déplacer des données de façon fiable à grande échelle.
Ce que vous allez vraiment apprendre
Déplacer des données de façon fiable à grande échelle est un problème différent de les interroger une fois qu'elles reposent déjà dans une base de données — ce parcours couvre la vraie mécanique : les pipelines qui extraient, transforment et chargent des données d'un système vers un autre, les vrais compromis entre le traitement par lot (tout lancer chaque nuit) et le streaming (traiter au fil de l'arrivée), et ce qui casse vraiment quand un pipeline qui fonctionnait bien avec mille lignes en rencontre dix millions.
Ce que vous serez capable de faire
Vous construirez un vrai pipeline qui déplace des données d'une source brute vers une destination exploitable en passant par une transformation, et vous saurez expliquer — par expérience, pas par théorie — exactement quand le batch est le bon choix et quand il ne l'est pas. C'est ce jugement qui distingue quelqu'un qui sait écrire une requête SQL de quelqu'un à qui on peut confier « fais en sorte que ce pipeline de données ne s'effondre pas ».
Programme
Questions fréquentes
Environ 1 heure réparties sur 8 quêtes pratiques — vous avancez à votre rythme et reprenez exactement là où vous vous êtes arrêté.
Il faut d'abord être à l'aise avec Python, SQL en pratique — la carte de compétences débloque Ingénierie des données une fois ces compétences terminées.
Oui — Ingénierie des données est entièrement disponible sur l'offre gratuite, en commençant par une première quête gratuite, sans carte bancaire requise pour s'inscrire. Plus et Elite suppriment les limites de rythme mais ne verrouillent aucune partie du programme Ingénierie des données derrière un paywall.
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