Pour commencer en ingénierie des données, vous devez avoir une bonne compréhension du SQL, de Python et de Power BI pour la manipulation et la visualisation des données. La familiarité avec les plateformes cloud (AWS, Azure, GCP) et les processus ETL est également bénéfique pour la création et la gestion des pipelines de données.

Dans ce cours, vous apprendrez à concevoir, mettre en œuvre et gérer des solutions de données en utilisant les services d'Amazon Web Services (AWS). Vous acquerrez une expérience pratique avec des services de données AWS tels qu'Amazon RDS, Redshift, Glue et Lambda, vous permettant de traiter, stocker et analyser des données dans un environnement cloud évolutif en utilisant les outils et bonnes pratiques AWS.

Le contenu du programme est élaboré par des leaders reconnus par l'industrie tels que Enterprise Big Data Framework, Microsoft, Python, garantissant ainsi l'alignement avec les dernières normes et pratiques de l'industrie. Chaque programme est soigneusement conçu pour doter les étudiants des connaissances et des compétences nécessaires pour exceller dans le domaine de leur choix et poursuivre en toute confiance des certifications du monde réel.

Nos programmes utilisent une combinaison de cours magistraux, d'exercices pratiques en laboratoire, d'études de cas et de projets du monde réel pour garantir une expérience d'apprentissage complète. Nous donnons également accès à des ressources en ligne et à des forums d’assistance pour un apprentissage supplémentaire.

Les diplômés de ce programme peuvent poursuivre divers parcours professionnels, notamment celui d'analyste en business intelligence, de data scientist, d'ingénieur big data, d'ingénieur de données, d'analyste de données, etc. Notre équipe de services d’orientation professionnelle fournit des conseils et un soutien pour le placement et l’avancement professionnel.

Oui, nous proposons des options d'études flexibles, notamment des cours du soir à temps partiel et des cours en ligne, pour répondre aux besoins des étudiants ayant des horaires chargés ou ceux qui ne peuvent pas y assister en personne.