Format hybride à distance
Programme Data Engineering
Formation en 3 semaines en e-learning asynchrone (PC, tablette ou smartphone). Le contenu reste accessible à vie. Snowflake, Airflow, Python Avancé.
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Durée de formation
Aux formations, contenus, mises à jours
De l'Analytics à l'Engineering opérationnel en 3 semaines
Vous savez coder en Python. Vous avez manipulé des données.
Mais aujourd'hui, les entreprises recrutent des profils capables de :
Écrire du Python propre, testé et maintenable, pas juste des scripts qui "marchent"
Livrer du code prêt pour des environnements professionnels exigeants
Orchestrer des pipelines robustes en production
Concevoir et opérer un entrepôt cloud à l'échelle
Tout ce qu’il faut savoir sur la formation
Module 1 — 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, 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).
Résultat : vous écrivez 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.
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 Data Engineering soit exactement le type de compétence aujourd'hui recherchée en entreprise.
Module 3 — 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.
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, 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 Data Engineering.
- Écrire du Python professionnel — POO, tests, typage, logging, gestion des dépendances
- Concevoir et opérer un entrepôt cloud avec Snowflake (chargement, transformation, RBAC, streaming)
- Orchestrer des pipelines de données avec Airflow (DAGs, dépendances complexes, reprise sur erreur)
- Gérer les erreurs, les ressources et la qualité du code comme en entreprise
- Construire des pipelines ETL/ELT complets, automatisés et maintenables
- Mettre en place une gestion des accès sécurisée (RBAC) sur un entrepôt cloud en production
- Livrer des projets data structurés, testés et prêts pour des environnements professionnels exigeants
Vous ne saurez pas simplement "utiliser des outils". Vous saurez concevoir, structurer et opérer des pipelines comme un Data Engineer.
- Snowflake
- Airflow
- Python
Pas de théorie floue. Uniquement des compétences exploitables.
Le format
Format Autonomie
299€
20h d’e-learning
Avancez à votre rythme, sans contraintes horaires
Disponible 24h/24 et 7j/7
Accès Discord pour échanger avec la communauté
Mentoring tech par nos formateurs
Exercices et cas pratiques
Certifications incluses
Accès à vie à la plateforme
Mises à jour régulières des contenus
Spécification de la formation
20h de formation e-learning
3 projets certifiants
100% distance
Plus qu’une formation :
un accompagnement jusqu’à l’autonomie
Pourquoi ?
Parce qu'aujourd'hui, savoir "faire tourner un script" ou "requêter une base" 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 data analysts, développeurs Python ou profils data qui veulent basculer vers un rôle d'ingénierie.
Si vous avez les bases mais pas encore les compétences "terrain" attendues sur l'orchestration, le cloud et le code de qualité production, ce programme est conçu pour combler cet écart et vous rendre crédible sur des postes Data Engineer.
Prérequis
Bases en Python, SQL et première expérience avec la data.
Ce n'est pas une initiation, c'est une montée en compétences.
Accès à vie
Accès illimité aux vidéos, notebooks, repos et mises à jour. Revenez sur le contenu quand vous voulez, à votre rythme.
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
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.
Vais-je obtenir une certification à la fin de la formation ?
Pour chaque module finalisé, dès que votre projet sera validé, nous vous délivrons un certificat de compétences.
Et vous pourrez présenter un projet global end to end qui rassemble l'ensemble des technologies et pratiques du rôle d'analytics engineer, pour lequel nous vous délivrerons un certificat de compétences globales.
Au-delà de la certification, vous repartirez avec un portfolio de projets concrets réalisés pendant la formation, directement valorisable auprès des recruteurs.
Combien de temps dure la formation ?
Le bootcamp Analytics Engineer se déroule en format intensif sur 8 semaines, spécialement pensé pour les professionnels en activité.
Les cours ont lieu en soirée et/ou le week-end, pour vous permettre de continuer à travailler en parallèle tout au long du programme.
Contactez-nous pour connaître les prochaines sessions et les modalités exactes selon votre disponibilité.
Le programme Analytics Engineer en autonomie peut se faire à votre rythme et vous permettre d'avancer sur les technologies de votre choix et selon vos objectifs.
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.