Développez une architecture Framework Big Data
Maîtrisez le Data Warehouse, le calcul distribué et le temps réel dans un contexte Big Data.
Leurs équipes se forment avec Blent
Le parcours vise des capacités directement mobilisables dans un produit ou une équipe technique, pas une simple accumulation d'outils.
Maîtriser les fondamentaux avec Python, Git et le scripting système Bash avec Linux.
Mettre en place des Data Warehouses avec BigQuery et formuler des requêtes SQL adaptées.
Lancer des calculs distribués avec Apache Spark et automatiser les pipelines avec Apache Airflow.
Diffuser des données en temps réel et à grande échelle avec Apache Kafka et Spark Streaming.
Consommer et développer des API REST, et isoler les environnements de travail avec Docker.
Technologies abordées : Python, Jupyter, Bash, VS Code, Hadoop, BigQuery, Apache Spark, Dataproc, Pub/Sub, Apache Kafka, Confluent, Docker, Apache Airflow, MLflow, Kubernetes.
120h de formation réparties en 5 modules, puis 3 projets d'entreprise. Le parcours est ajusté à votre niveau après l'évaluation initiale : vous ne repassez pas par ce que vous maîtrisez déjà.
120hde formation
Maîtriser tous les prérequis pour le Big Data.
Python
Jupyter
Bash
VS CodeStocker des données volumineuses et non structurées.
Hadoop
BigQueryDévelopper des pipelines ETL à forte volumétrie de données.
Hadoop
Apache Spark
DataprocImplémenter le système publish-subscribe pour le découplage d'applications.
Pub/Sub
Apache Kafka
ConfluentAutomatiser et déployer des pipelines de données en production.
Docker
Apache Airflow
MLflow
KubernetesAnalyse en temps réel des données d'indices boursiers.
Pas un exercice d'application : un cas d'usage tiré du terrain, sur des données au plus près de celles d'une entreprise. Vous le menez de bout en bout, comme en mission, jusqu'à un livrable concret que vous pourrez présenter en entretien.
Données au plus près du réel
Volumes, formats hétérogènes et imperfections, comme dans le système d'information d'une entreprise.
Conditions de mission
Un besoin métier, des contraintes à tenir, des choix techniques à justifier et un livrable exploitable.
Revu par un praticien
Feedback approfondi d'un mentor en poste sur des projets en production.
Mise en place d'un pipeline ETL depuis une base MongoDB.
Pas un exercice d'application : un cas d'usage tiré du terrain, sur des données au plus près de celles d'une entreprise. Vous le menez de bout en bout, comme en mission, jusqu'à un livrable concret que vous pourrez présenter en entretien.
Données au plus près du réel
Volumes, formats hétérogènes et imperfections, comme dans le système d'information d'une entreprise.
Conditions de mission
Un besoin métier, des contraintes à tenir, des choix techniques à justifier et un livrable exploitable.
Revu par un praticien
Feedback approfondi d'un mentor en poste sur des projets en production.
Agrégations sur les transactions enregistrées par une banque.
Pas un exercice d'application : un cas d'usage tiré du terrain, sur des données au plus près de celles d'une entreprise. Vous le menez de bout en bout, comme en mission, jusqu'à un livrable concret que vous pourrez présenter en entretien.
Données au plus près du réel
Volumes, formats hétérogènes et imperfections, comme dans le système d'information d'une entreprise.
Conditions de mission
Un besoin métier, des contraintes à tenir, des choix techniques à justifier et un livrable exploitable.
Revu par un praticien
Feedback approfondi d'un mentor en poste sur des projets en production.
Ce parcours est conçu pour des profils déjà techniques qui souhaitent se spécialiser, pas pour une découverte du sujet.
Développeurs souhaitant se reconvertir au Big Data.
Data Scientists voulant maîtriser l'industrialisation des pipelines de données.
Architectes IT cherchant à moderniser leurs compétences.
Professionnels de la Tech désirant comprendre les enjeux du Big Data.
De l'onboarding à la mise en relation avec nos partenaires, à votre rythme.
Vous découvrez la plateforme, la communauté et les mentors, des professionnels en poste qui vous accompagnent sur des projets réels.
Mentors en posteAccès à la plateforme et mentorat pendant 12 mois : cours, environnements de code, GPU à la demande et projets concrets, avec une communauté Discord active entre apprenants et mentors.
12 mois d'accompagnementChaque projet est revu par un mentor : un retour d'expert, pas une simple réalisation. Vos projets forment votre portfolio.
Retour d'expertSoutenance devant un jury, certification, puis mise en relation avec notre réseau de 400+ partenaires.
400+ partenairesContenus de formations pour apprendre, projets Hands-On pour se mettre en conditions réelles, environnements techniques à la demande : soyez accompagné avec une plateforme aboutie.
4,9 sur 5 · 284 avis
Mistral AI
Le parcours Data Engineer m'a été très bénéfique. C'est une formation complète axée sur la pratique ce qui permet une rapide montée en compétences. Elle m'a permis de sortir de ma zone de confort.
J'avais beaucoup d'attente et je ne suis pas déçue. Les explications sont très détaillées, on voit de nombreux outils mais cela permet d'aller dans le détail pour maîtriser l'essentiel.
J'ai fait tous les parcours de formation que Blent a proposé depuis le commencement et je ne regrette pas du tout. Pour moi ça reste ma plus belle rencontre professionnelle.
Ayant participé à cette formation, je peux confirmer que cette formation est excellentissime. N'hésitez pas à profiter du bootcamp gratuit, qui fournit déjà une bonne introduction.
Pour une personne qui maitrise déjà les fondamentaux, c'est un régal de voir de vrais cas issus du monde réel avec les derniers outils. J'ai pu voir des choses que je n'avais jamais vu ailleurs.
Le même parcours, avec le niveau d'accompagnement qui vous correspond.
Finançable (CPF, OPCO, France Travail…)
Finançable (CPF, OPCO, France Travail…)
En plus du Standard
Un parcours assemblé à partir de plusieurs formations, pour un double objectif ou une équipe.
Commencez par une évaluation de votre niveau et échangez sur vos objectifs : le parcours est construit à partir de là.
