Format hybride à distance
Bootcamp Analytics Engineer (FOAD)
Formation en 7 semaines combinant e-learning asynchrone et classes virtuelles 100% à distance (PC, tablette ou smartphone).
Le contenu reste accessible à la fin du bootcamp
SQL, Python, Snowflake, dbt, Airflow, Docker, Git, Cube, Tableau et Metabase.
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Durée de formation
Aux formations, contenus, mises à jour
De Data Analyst à Analytics Engineer opérationnel en 7 semaines
Vous connaissez Python. Vous savez faire des dashboards. Vous manipulez des données... Mais aujourd’hui, les entreprises recrutent des profils capables de :
Construire des pipelines end-to-end propres
Industrialiser les transformations
Garantir la qualité des données
Documenter et versionner comme un senior
Tout ce qu’il faut savoir sur la formation
Module 1 — SQL
Vous allez apprendre SQL à un niveau avancé pour analyser et transformer des données à grande échelle, comme en environnement professionnel.
Vous maîtriserez les jointures complexes, sous-requêtes, fonctions analytiques (window functions), CTE et techniques d’optimisation de requêtes.
Le programme couvre également les agrégations avancées, les logiques conditionnelles et les bonnes pratiques de modélisation.
Structurée autour de cas concrets, la formation vous mène à un projet data complet.
Résultat : vous devenez autonome sur des problématiques réelles de Analytics Engineering et d’analyse - des compétences aujourd’hui indispensables sur le marché.
Module 2 — Snowflake
Vous allez concevoir de A à Z un pipeline de données temps réel (streaming) directement dans Snowflake, sans dépendre d’outils externes.
Vous maîtriserez le chargement et la transformation de données, la création de procédures stockées et de fonctions (SQL/Python), ainsi que l’orchestration d’un DAG natif.
Vous implémenterez également la gestion des accès (RBAC) et le déploiement via Snowflake CLI.
Résultat : un pipeline end-to-end, robuste et prêt pour des cas réels en Analytics Engineering - exactement le type de compétence aujourd’hui recherchée en entreprise.
Module 3 — Git & Collaboration
Cette formation Git & GitHub vous permet de maîtriser la gestion de versions et la collaboration comme en environnement professionnel.
Vous apprendrez à utiliser Git efficacement, configurer votre environnement, gérer des dépôts et manipuler les commandes essentielles (commit, push, branch, merge).
Vous irez plus loin avec les concepts avancés (rebase, stash) et la résolution de conflits, indispensables en équipe.
Vous découvrirez également les workflows utilisés en entreprise et les bonnes pratiques de collaboration.
Résultat : vous serez capable de contribuer à des projets concrets, open source ou professionnels, et de structurer proprement votre code - un prérequis aujourd’hui pour être crédible en développement ou en data.
Module 4 — dbt : le cœur du métier
Le cours dbt en français parmi les plus complets, validé par DBT.
Conçu pour poser des bases solides en analytics engineering et démarrer dans des conditions professionnelles, il vous guide pas à pas sur DBT Cloud et DBT Core, leurs cas d’usage et les bonnes pratiques d’implémentation.
Vous mettez en place un environnement complet avec Snowflake, configurez DBT et connectez votre premier projet à votre entrepôt de données.
Résultat : vous développez une compréhension claire et opérationnelle pour construire des pipelines de transformation fiables, scalables et maintenables, des compétences aujourd’hui clés en data.
Module 5 — Airflow
Formation Apache Airflow complète et orientée niveau avancé pour maîtriser l’orchestration de pipelines de données en environnement professionnel.
Vous apprendrez à concevoir des workflows robustes, gérer des dépendances complexes et orchestrer des pipelines ETL/ELT ainsi que des processus de machine learning.
Le programme couvre en profondeur les DAGs, opérateurs, stratégies de reprise sur erreur et les bonnes pratiques de structuration.
À travers un projet concret basé sur des données réelles avec DuckDB, vous construisez un pipeline maintenable de bout en bout.
Résultat : vous développez des compétences directement applicables pour déployer et gérer Airflow dans des environnements de production modernes, aujourd’hui largement utilisées en Analytics Engineering.
Module 6 — Cube
Formation Cube.js pour maîtriser la couche sémantique et servir des données fiables dans un contexte moderne.
Vous apprendrez à modéliser des métriques et dimensions, structurer une API analytique performante et connecter vos données à des outils de BI ou des applications custom. Le programme couvre la gestion du caching, des performances et des accès, ainsi que les bonnes pratiques de modélisation orientée business.
À travers des cas concrets, vous construisez une couche data cohérente, scalable et directement exploitable.
Résultat : vous rendez les données accessibles, fiables et prêtes à être utilisées à grande échelle, y compris dans un contexte agentic.
Module 7 — Tableau
Formation Tableau conçue par un expert reconnu pour atteindre un niveau avancé en data visualisation.
Vous apprendrez à concevoir des analyses complexes et des dashboards performants, utilisés en contexte professionnel.
Vous maîtriserez la préparation de données, les calculs avancés (LOD, table calculations) et l’optimisation des performances.
Le programme couvre la modélisation des sources, la gestion de volumes importants et la création de visualisations interactives à forte valeur métier. À travers des cas concrets, vous développerez des dashboards dynamiques, robustes et maintenables.
Résultat : vous serez capable de produire des analyses fiables, impactantes et directement exploitables en entreprise.
Module 8 — Docker
Vous apprendrez à construire et utiliser des images Docker, gérer des conteneurs, et surtout faire communiquer plusieurs services entre eux.
L’objectif est de comprendre comment structurer un environnement multi-services simple, propre et reproductible avec Docker Compose.
Le cours inclut la mise en place d’un projet concret avec une API FastAPI, une base Postgres et une application Streamlit.
À travers cette approche projet, vous développez un environnement full stack reproductible, que vous pouvez lancer en une commande et partager facilement.
Résultat : vous acquérez des bases solides et directement applicables pour travailler sur des projets d’analytics engineering dans un cadre professionnel.
Module 9 — Python Avancé
Ce module va bien au-delà des bases pour vous faire passer à un niveau réellement professionnel en Python.
Vous y apprendrez la programmation orientée objet, le type hinting, les dataclasses (dont Pydantic), la gestion des exceptions, les context managers, ainsi que les bonnes pratiques de structuration de code.
Le cours couvre aussi le testing (unit tests, coverage), le logging, la gestion des dépendances avec Poetry et le linting (Black, iSort, mypy).
Objectif : écrire un code propre, robuste et maintenable, conforme aux standards utilisés en entreprise.
Aujourd’hui, savoir “coder en Python” ne suffit plus. Ce sont ces pratiques qui font la différence entre un code amateur et un code prêt pour la production.
Ceux qui les maîtrisent prennent rapidement l’avantage — les autres finissent par être limités, voire remplacés sur des projets plus exigeants.
- Concevoir et optimiser un pipeline de données (ETL/ELT)
- Assurer la qualité, les tests et la documentation des données
- Déployer des data products exploitables (tableaux de bord, tables analytiques)
- Contribuer à un projet data collaboratif en appliquant les bonnes pratiques de développement : gestion de versions avec Git, création de branches, pull requests et revues de code
Pas de théorie floue. Uniquement des compétences exploitables.
Deux formats
Format Autonomie
749€
+45h de cours vidéos
+50h d'exercices d'applications
14h de classe live (2x/semaine)
Accès à 3 webinaires carrière
Coaching carrière 1/1 de 1h
Accès Discord
Mentoring tech par nos formateurs
Certifications
Accès à vie à la plateforme
Paiement en plusieurs fois
Financement OPCO
Accompagnement de 7 semaines
Bootcamp Hybride
1499€
+45h de cours vidéos
+50h d'exercices d'applications
14h de classe live (2x/semaine)
Accès à 3 webinaires carrière
Accompagnement 1/1 de 1h
Accès Discord
Feedback sur les projets end-to-end
Certifications
Accès à vie à la plateforme
Paiement en plusieurs fois
Financement OPCO possible
Accompagnement de 7 semaines
Spécification de la formation
45h de formation e-learning
14h de classes virtuelles (option)
8 projets professionnalisants
100% distance
Plus qu’une formation :
un accompagnement jusqu’à l’autonomie
Pourquoi ?
Parce qu’aujourd’hui, connaître des outils ne suffit plus.
Vous allez maîtriser les standards du marché, les workflows réels et les bonnes pratiques qui font la différence en entreprise.
Pour qui ?
Pour les profils qui veulent passer un cap : data analysts, engineers, développeurs, bootcampers ou freelances data.
Si vous avez les bases mais pas encore les compétences “terrain” attendues, cette formation est conçue pour combler cet écart et vous rendre crédible.
Prérequis
Bases en Python et SQL, avec une première expérience en data.
Ce n’est pas une initiation : c’est une montée en compétences vers des usages professionnels.
Accès à vie
Vidéos, notebooks, repositories et mises à jour : tout reste accessible sans limite.
Vous avancez à votre rythme, et vous revenez sur les notions quand nécessaire.
Boostez votre carrière dans la Data
Apprenez la Modern Data Stack en construisant de vrais projets :
pipelines, modélisation, dashboards et stack analytics moderne.
Toutes les questions que vous vous posez sur Ada Study
La formation est-elle accessible aux personnes en situation de handicap ?
Ada Study s'engage à rendre ses formations accessibles à tous.
Notre format 100% à distance, accessible sur PC, tablette et smartphone, facilite l'adaptation à différentes situations.
Pour tout besoin spécifique lié à un handicap, contactez notre référent accessibilité à barbara@ada-study.com afin que nous puissions étudier ensemble les aménagements nécessaires (sous-titrage, rythme adapté, support de cours alternatif, etc.).
Quel est le délai pour intégrer la formation ?
Pour le format Bootcamp Hybride, nous vous recommandons de vous inscrire au moins 2 semaines avant le début de la session.
En cas de financement OPCO, prévoyez un délai supplémentaire pour le montage du dossier (généralement 3 à 4 semaines).
Pour le format Autonomie, l'accès à la plateforme est activé immédiatement après validation de votre inscription et paiement.
Quelle est la différence entre Ada et Udemy ou DataCamp ?
Udemy et DataCamp proposent des contenus en self-service, sans suivi ni interaction avec des formateurs.
Ada Study est à l'opposé : une formation structurée, avec des formateurs expert et en mission, un accompagnement technique et carrière personnalisé et une vraie communauté d'apprenants.
L'objectif chez Ada Study n'est pas de consommer des vidéos, mais de devenir opérationnel.le rapidement sur des missions réelles.
C'est la différence entre apprendre seul et être formé par des pros, pour les pros.
Quel accompagnement vais-je avoir ?
Ada Study propose un accompagnement complet tout au long du programme : suivi pédagogique personnalisé, sessions de Q&A avec les formateurs, revues de projets et mentoring technique à chaque fois que vous en avez besoin.
Vous n'êtes jamais seul.e face à un problème.
En fin de formation, nous vous accompagnons aussi dans votre recherche d'une nouvelle opportunité : préparation aux entretiens, relecture de CV et conseils de positionnement sur le marché data.
Est-ce que je peux échanger avec les formateurs ?
Oui, l'accès aux formateurs est au coeur de notre approche. Chez Ada, les cours sont dispensés par des professionnels de la Data en mission - pas par des théoriciens.
Vous pouvez leur poser des questions directement pendant les sessions de classe virtuelle et via notre discord dédié entre les cours et même après la fin du bootcamp.
Notre format en petits groupes garantit que chaque apprenant bénéficie d'une attention personnalisée et de retours concrets sur son travail.
Vous avez choisi le format en Autonomie ? Nos formateurs répondent à toutes vos questions et vous mentorent via notre Discord dédié à Ada Study.
Quelle est la durée de mon accès aux ressources ?
Vous bénéficiez d'un accès aux ressources pédagogiques bien au-delà de la fin du programme. Les supports de cours, exercices et projets restent disponibles pour vous permettre de réviser, de pratiquer ou de préparer la certification à votre rythme.
Les conditions exactes d'accès vous seront précisées lors de votre inscription. N'hésitez pas à nous contacter pour plus d'informations.
Comment vos apprenants sont-ils évalués et obtiennent-ils une attestation à l'issue de la formation ?
Chaque module est validé par un projet pratique noté par nos formateurs.
À l'issue du bootcamp, les apprenants réalisent un projet end-to-end qui mobilise l'ensemble des technologies du programme, donnant lieu à un certificat de compétences globales Ada Study.
L'évaluation repose sur la qualité du code, la pertinence de l'architecture et la documentation produite.
Combien de temps dure la formation et comment s'inscrire ?
La formation est disponible en deux formats :
Format Bootcamp Hybride (finançable OPCO) : la formation se déroule sur 7 semaines, avec des classes virtuelles planifiées, suivies d'un accès illimité aux contenus en autonomie.
L'inscription se fait après un échange en visioconférence avec un membre de l'équipe, qui permet de valider vos prérequis et de s'assurer que la formation correspond à vos objectifs professionnels.
Vous pouvez nous contacter directement à : contact@ada-study.com ou prendre rdv via notre agenda en cliquant sur Réserver un appel.
Format Autonomie : la formation se réalise à votre rythme, avec un accès illimité aux contenus. L'accès est immédiat après paiement en ligne.
Ai-je besoin de compétences techniques avant de commencer ?
Un niveau Python de base est recommandé pour démarrer dans les meilleures conditions.
Notre programme est conçu pour amener progressivement les apprenants vers des compétences avancées, quelle que soit leur expérience initiale.
Si vous partez de zéro en Python, nous pourrons vous proposer un module complémentaire pour vous permettre cette montée en compétences.
À qui s'adresse cette formation d'Analytics Engineer ?
Cette formation s'adresse aux personnes ayant déjà une première expérience dans la Data (Data Analyst, développeur back-end) ou venant de terminer un bootcamp ou une formation académique et qui souhaitent acquérir les compétences techniques attendues pour pratiquer le métier d'Analytics Engineer.
Quel que soit votre point de départ, le parcours Ada Study vous permet de passer à l'étape supérieure de votre carrière.