Formation Data Engineer
Ajoutez une compétence clé à votre CV en vous formant au Data Engineering. En 150h, apprenez à concevoir et piloter des infrastructures data modernes et à grande échelle.
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Devenez un expert du Data Engineering
Les entreprises data-driven ne peuvent plus se contenter de pipelines bricolés. Elles recherchent des professionnels capables de concevoir des infrastructures data fiables pour exploiter leurs données à grande échelle.
En 150h, cette formation vous apprend à implémenter et opérer la Modern Data Stack (Airbyte, dbt, Delta Lake, S3) et vous prépare aux métiers de Data Engineer, Analytics Engineer ou Data Architect. À la fin de votre formation chez Jedha, vous serez en mesure de :
- Concevoir et opérer des pipelines data et workflows robustes et scalables
- Mettre en place des architectures lakehouse au service de l’analyse et de l’IA
- Garantir la qualité, la traçabilité, la sécurité et la gouvernance des données dans le temps
Le programme de notre bootcamp de Data Engineer
Contenu de la card compilé au chargement
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Data Governance
Ce module pose les bases de la gouvernance des données, indispensable pour construire des systèmes data fiables et durables. Vous aborderez les principes clés de la data governance, la structuration des données dès leur collecte, l’évaluation de la maturité data d’une organisation et l’intégration des contraintes réglementaires comme le RGPD.
À l’issue de ce module, vous serez en mesure de concevoir des pipelines data alignés avec les enjeux business, réglementaires et organisationnels.
Outils & Technologies
Compétences maîtrisées
- Principes fondamentaux de la gouvernance des données (DMBOK).
- Évaluation de la maturité data d’une organisation et définition d’une structuration adaptée.
- Intégration des contraintes réglementaires (RGPD).
- Rôle et usages des data catalogs au sein d’un écosystème data.
- Mise en place de la traçabilité et des responsabilités autour des données.
Big Data
Ce module marque un changement d’échelle : vous découvrirez comment les entreprises traitent de grands volumes de données grâce au calcul et au stockage distribués.
Vous apprendrez à manipuler des données avec Spark, à concevoir des infrastructures scalables et à arbitrer entre performance et consommation de ressources. Objectif : construire des systèmes capables de répondre à des contraintes industrielles réelles, dans une logique de sobriété et de frugalité.
Outils & Technologies
Compétences maîtrisées
- Principes du calcul et du stockage distribués appliqués aux architectures Big Data.
- Choix des stratégies de scalabilité : verticale vs horizontale.
- Manipulation de données volumineuses avec Spark (DataFrames et Spark SQL).
- Analyse des performances des traitements Big Data et identification des goulots d’étranglement.
- Optimisation de l’utilisation des ressources.
Modern Data Stack
Ce module constitue le cœur du programme. Vous apprendrez à concevoir et implémenter un Modern Data Stack complet, fondé sur des architectures ELT et Lakehouse.
De l’ingestion à la transformation, en passant par l’orchestration et la gestion des métadonnées, vous apprendrez à assembler les briques utilisées par les entreprises data-driven.
Outils & Technologies
Compétences maîtrisées
- Conception d’architectures ELT modernes.
- Mise en place de pipelines d’ingestion et de transformation avec dbt.
- Orchestration de pipelines data batch et événementiels avec Airflow.
- Implémentation d’architectures Lakehouse à partir de formats de tables modernes.
- Mise en œuvre de data contracts pour garantir la qualité et la stabilité des schémas.
Data Quality & CI/CD
Une donnée non fiable est une donnée inutilisable. Dans ce module, vous apprendrez à mettre en place les bonnes pratiques qui permettent de garantir la qualité des données en production.
Tests automatisés, validation de schémas, automatisation des contrôles et intégration continue deviennent des standards pour prévenir les incidents et assurer la fiabilité des données tout au long de vos pipelines Data.
Outils & Technologies
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Compétences maîtrisées
- Mise en place de tests automatisés.
- Détection des anomalies, incohérences et ruptures de schéma.
- Automatisation des contrôles de qualité dans les pipelines CI/CD lors des évolutions du code.
- Exploitation des métadonnées et du lineage pour comprendre, documenter et sécuriser les pipelines data.
- Compréhension des rôles du métastore et du data catalog.
AI Engineering
Ce module vous permettra de devenir un Data Engineer capable de travailler efficacement avec des équipes d’IA et de Data Science. Vous apprendrez à concevoir des pipelines data capables d’alimenter des systèmes d’IA et de Machine Learning.
Données non structurées, vectorisation, recherche sémantique, fine-tuning et RAG : vous verrez comment intégrer les besoins spécifiques de l’IA dans une architecture data existante, de manière opérationnelle et scalable.
Outils & Technologies
Compétences maîtrisées
- Conception de pipelines data adaptés aux usages d’IA et de Machine Learning.
- Traitement de données non structurées (documents, PDF, images) pour des usages IA.
- Mise en œuvre de pipelines de vectorisation et de recherche sémantique.
- Implémentation d’architectures de type RAG.
- Compréhension des principes de fine-tuning et d’évaluation des systèmes IA.
Projet final
Vous conclurez votre apprentissage par un projet concret : la conception d’un pipeline de données complet alimentant un système d’IA. Vous mobiliserez l’ensemble des compétences acquises pour concevoir une architecture performante, implémenter les pipelines et garantir la qualité des données.
Vous repartirez avec un projet complet à intégrer à votre portfolio, directement valorisable auprès d’employeurs ou de clients.
Outils & Technologies
Compétences maîtrisées
- Conception de pipelines data adaptés aux usages d’IA et de Machine Learning.
- Traitement de données non structurées (documents, PDF, images) pour des usages IA.
- Mise en œuvre de pipelines de vectorisation et de recherche sémantique.
- Implémentation d’architectures de type RAG.
- Compréhension des principes de fine-tuning et d’évaluation des systèmes IA.
Une double reconnaissance de vos compétences
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Attestation de fin de formation
Cela atteste du bon déroulement de votre formation.
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Certification reconnue par l’État
Le bloc n°1 de la certification professionnelle de niveau 7 (bac+5) développée par Jedha et enregistrée au RNCP : Architecte en intelligence artificielle
Grâce à la validation de cette certification professionnelle, notre formation est éligible au CPF et à la plupart des financements publics.
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Rapport d’insertion Jedha 2025
Découvrez le parcours de nos alumni avant et après leur formation chez Jedha : profil des apprenants, insertion professionnelle, salaire médian et débouchés.
Téléchargez le programme de nos formations
- Excellence académique et technique
- Apprentissage par la pratique
- Formations adaptées à vos besoins
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Nos prochaines sessions de formation
- 17 campus en France et en Europe
- Présentiel ou distanciel
- Temps complet ou temps partiel
Temps plein
Temps plein
Temps plein
Temps partiel
Temps partiel
Temps partiel
Choisissez l’excellence pour vous former en data engineering
Reconversion réussie de Data Analyst à Data Engineer en freelance
A suivi le niveau Lead
J'ai pu passer du métier de Data Analyst à celui de Data Engineer
Formation excellente donc le contenu est très bien structurée et permet de réellement progresser d'un point de vue compétences opérationnelles. L'équipe pédagogique est très compétente et investie dans le transmission des compétences. Je recommande donc fortement cette formation et Jedha qui m'ont permis de passer du métier de Data Analyst à celui de Data Engineer.
Reconversion réussie de Responsable fonctionnel à Data & AI Product Owner @ BNP Paribas
A suivi les niveaux Fullstack & Lead
L'ambiance est super, avec beaucoup d'échanges et d'entraide
Je recommande vivement : c'est du sérieux, très intensif (prévoyez de bien manger et dormir !) mais l'ambiance est super, avec beaucoup d'échanges et d'entraide. Le programme est riche et complet et la pratique complète systématiquement la théorie. La plateforme JULIE est excellente, je m'en sers toujours pour revoir des concepts ou retrouver des templates de code ! Les enseignants sont des professionnels passionnés, très pédagoques et disponibles.
Reconversion réussie de Head of Finance à Data Analyst @ Lemonway
A suivi les niveaux Essentials, Fullstack & Lead
Une école à la pointe et tournée vers l'avenir
J'ai choisi Jedha pour ma reconversion, et j'ai trouvé cette école vraiment à la pointe des technos et tournée vers l'avenir, toujours en quête d'amélioration.On m'a constamment poussé à dépasser mes limites, ce que j'ai beaucoup apprécié. Pour finir, l'école offre un accès à vie aux contenus de formation, régulièrement mis à jour, ce qui est un vrai plus !
Formez-vous au Data Engineering à votre rythme
Temps complet (1 mois)
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Modalités
- 150h d'apprentissage en classe
- Lundi à vendredi, 9h30 - 18h
- À temps complet sur 1 mois
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Localisation
En ligne ou sur l'un de nos 17 campus
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Avantages
- Formation accélérée
- Esprit de promo
- Discipline de travail
Temps partiel (10 semaines)
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Modalités
- 150h d'apprentissage hybride (travail en autonomie, cours, coaching)
- À votre rythme (2h par jour)
- À temps partiel sur 10 semaines
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Localisation
En ligne
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Avantages
- Adapté à vos contraintes pros et persos
- Apprentissage en autonomie
- Accessible partout dans le monde
Les débouchés de notre formation en Data Engineering
Cette formation vous permet d’accéder à des métiers de la Data plus techniques, très recherchés et difficilement remplaçables par l’IA. L’APEC a d’ailleurs classé le métier de Data Engineer parmi les « métiers Formule 1 » en 2026, ceux dont la croissance est la plus rapide en France.
Vos questions sur les débouchés de la formation
Le Data Engineering enseigné par des professionnels
Eloïse Gomez
Senior Sales Engineer
Sébastien Benferhat
Senior Analytics & Optimization Manager
Sofiane Benchabane
Data Engineer