𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐄𝐧𝐠𝐢𝐧𝐞𝐞𝐫

CONTEXTE DE LA FORMATION – DATA ENGINEER (4 MOIS)

La transformation digitale accélérée que connaissent les organisations entraîne une croissance exponentielle des volumes de données générés au quotidien. Dans ce nouvel environnement dominé par les flux massifs d’informations, la capacité à collecter, organiser, structurer, stocker et rendre accessible la donnée est devenue un enjeu stratégique pour les entreprises publiques, privées et institutions internationales. Pour soutenir la montée en puissance des solutions d’intelligence artificielle, de Business Intelligence et de Data Science, les organisations ont un besoin pressant de professionnels capables de construire des infrastructures fiables, d’automatiser les flux de données et de garantir la disponibilité d’informations propres, cohérentes et sécurisées.

Le métier de Data Engineer occupe aujourd’hui une position centrale dans tout écosystème numérique moderne. Il constitue la fondation technique qui rend possible le travail des Data Analysts, Data Scientists et équipes métiers. Cependant, malgré une demande croissante, le marché africain et international fait face à une pénurie de compétences qualifiées dans les domaines du SQL avancé, de l’ETL/ELT, des Data Warehouses, de l’automatisation des pipelines et des technologies Big Data telles que Spark ou Hadoop.

Dans un contexte où les entreprises adoptent massivement les plateformes cloud, les architectures distribuées et l’ingénierie des données de nouvelle génération, il devient essentiel de former des professionnels capables de :

• construire des pipelines robustes et scalables ;
• intégrer des données provenant de sources variées ;
• mettre en place des entrepôts de données performants ;
• assurer la qualité, la sécurité et la fiabilité des données ;
• automatiser les processus d’ingestion, de transformation et de diffusion.

Cette formation de Data Engineer sur 4 mois vient répondre à ce besoin stratégique en proposant un parcours intensif et opérationnel. Elle vise à doter les apprenants des compétences indispensables pour accompagner efficacement la transformation numérique des organisations, renforcer leur maturité data et soutenir le déploiement de projets analytiques et décisionnels à grande échelle. En mettant l’accent sur les outils professionnels, les bonnes pratiques d’ingénierie des données et les technologies modernes du Big Data, cette formation prépare une nouvelle génération de spécialistes capables de concevoir et d’optimiser l’infrastructure data qui alimente l’intelligence des entreprises.

MÉTHODOLOGIE PÉDAGOGIQUE – DATA ENGINEER (4 MOIS)

La méthodologie adoptée pour cette formation repose sur une approche hautement pratique orientée vers la maîtrise des outils et technologies utilisés par les Data Engineers en entreprise.

1. Approche par compétences

Chaque module vise l’acquisition d’une compétence clé liée à l’ingénierie des données, consolidée par des exercices pratiques, ateliers et mini-projets.

2. Alternance théorie – pratique

• 20 % théorie pour comprendre les concepts essentiels.
• 80 % pratique pour développer des pipelines, manipuler des bases de données et travailler sur des environnements réels.
  Chaque séance combine explications, démonstrations et travaux guidés.

3. Apprentissage par projets

Les apprenants réalisent plusieurs projets :

• Pipeline ETL complet
• Workflow automatique sous Airflow
• Mini Data Warehouse
• Traitement Big Data via Spark
  Ces projets permettent d’apprendre de manière concrète, progressive et professionnalisante.

4. Études de cas réels

Des cas inspirés du terrain seront proposés :

• Intégration de données d’une plateforme e-commerce
• Traitement et consolidation de logs
• Pipeline de données financières
• Monitoring d’un système analytique
  → Ces exercices renforcent l’employabilité et la compréhension métier.

5. Coaching individualisé

• Suivi personnalisé selon le niveau de chaque apprenant
• Sessions de questions/réponses
• Assistance technique régulière
• Accompagnement pour portfolio GitHub et préparation professionnelle

6. Utilisation intensive d’outils professionnels

Les participants manipuleront :

• SQL, PostgreSQL, MySQL
• Airflow, Talend, Pentaho ou équivalents
• Spark / PySpark
• Cloud (AWS S3 / Azure / GCP)
• Docker, Git, Linux
  → Objectif : devenir opérationnel dans les environnements réels du Data Engineering.

7. Évaluations continues

• Travaux pratiques notés
• Devoirs techniques réguliers
• Projets par module
• Soutenance finale du Capstone Project
  Ces évaluations garantissent une montée en compétence progressive et mesurable.

8. Méthode active et participative

• Travaux en groupe
• Résolution collaborative de problèmes
• Ateliers de debugging et optimisation
• Discussions techniques (architecture, choix des outils, performance)

9. Orientation employabilité

• Coaching CV & LinkedIn pour métiers data
• Préparation aux entretiens techniques
• Lecture et compréhension de Job Descriptions Data Engineer
• Intégration dans des réseaux professionnels du secteur

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