Certificat de Maîtrise en Data Engineering

Développez des solutions de données évolutives, sécurisées et optimisées en termes de coût dans AWS, Azure et Google Cloud
Établissez des bases solides en Python, SQL et NoSQL pour l'ingénierie des données moderne
Traitez des ensembles de données à grande échelle avec Hadoop, Spark et des outils de streaming en temps réel
Implémentez des modèles de données avancés, des pipelines ETL et des flux de travail d'orchestration
Travaillez avec des plateformes de pointe comme Snowflake et intégrez l'analyse pilotée par l'IA

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Durées des cours

6 mois

Mar & Jeu (18:00 - 21:00 hrs)

Sam & Dim (10:00 - 12:00 hrs)

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Sam & Dim (10:00 - 12:00 hrs)

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Formats d'apprentissage

Instruction guidée (Projets basés sur l'apprentissage en direct)

Individus qui recherchent de la structure et responsabilisation

Soirs, 2x par semaines (18:00-21:00 hrs)

Cours en direct, projets de groupe, laboratoires personnalisés, soutien 1:1

Mentorat guidé (À votre rythme + Projets)

Apprenants motivés qui souhaitent un apprentissage flexible avec du soutien

Flexible + suivi hebdomadaire avec le mentor

Laboratoires guidés, mentorat hebdomadaire, soutient par assistant enseignant, projets concrets

Auto-apprentissage (parcours sélectionné – kit technologique)

Apprenants autonomes qui explorent un parcours professionnel

Commencez à tout moment

Parcours organisé LMS MCIT, intégration initiale avec le mentor, accès aux outils

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Programmes de diplôme

Conçu pour les professionnels prêts à faire avancer leur carrière, ce programme couvre les compétences essentielles en Python, SQL, NoSQL, Big Data et plateformes cloud, y compris AWS, Azure, GCP et Snowflake. Acquivez une expérience pratique grâce à des laboratoires immersifs et un projet de synthèse qui vous aide à construire un solide portfolio. Préparez-vous à des certifications clés de l'industrie pour renforcer vos compétences et ouvrir des portes à des postes très demandés dans l'ingénierie des données et l'analytique.

Plan de cours

Notions de base en Python pour l'ingénierie des données

Développez les bases de Python nécessaires pour construire, automatiser et gérer des flux de travail modernes en ingénierie des données. Apprenez la programmation procédurale et orientée objet, les structures de contrôle et le multi-fil pour gérer efficacement des opérations de données à grande échelle.

Concepts appris :

Principes fondamentaux de la programmation et de la syntaxe Python
Fonctions, variables et contrôle de flux (boucles, conditionnelles)
Principes de la programmation orientée objet (POO)
Types de données, opérateurs et manipulation de chaînes
Multi-fil pour l'optimisation des performances
Utilisation efficace de Jupyter Notebook pour les tâches d'ingénierie des données

APTITUDES

Framer est un constructeur de sites web pour les professionnels créatifs. Assurez-vous de visiter framer.com pour en savoir plus.

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APTITUDES

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Notions de base en Python pour l'ingénierie des données

Concepts appris :

Principes fondamentaux de la programmation et de la syntaxe Python
Fonctions, variables et contrôle de flux (boucles, conditionnelles)
Principes de la programmation orientée objet (POO)
Types de données, opérateurs et manipulation de chaînes
Multi-fil pour l'optimisation des performances
Utilisation efficace de Jupyter Notebook pour les tâches d'ingénierie des données

APTITUDES

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Notions de base en Python pour l'ingénierie des données

Concepts appris :

Principes fondamentaux de la programmation et de la syntaxe Python
Fonctions, variables et contrôle de flux (boucles, conditionnelles)
Principes de la programmation orientée objet (POO)
Types de données, opérateurs et manipulation de chaînes
Multi-fil pour l'optimisation des performances
Utilisation efficace de Jupyter Notebook pour les tâches d'ingénierie des données

APTITUDES

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Gestion de base de données utilisant SQL

Maîtrise de NoSQL avec MongoDB

Big Data avec Hadoop et Spark

Framer est un constructeur de sites web pour les professionnels créatifs. Assurez-vous de visiter framer.com pour en savoir plus.

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APTITUDES

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Gestion de base de données utilisant SQL

Acquérez de solides compétences en SQL pour concevoir, interroger et gérer des bases de données relationnelles. Apprenez des commandes avancées, des jointures, de l'indexation, des procédures stockées et des contrôles d'accès utilisateur pour des opérations de base de données sécurisées et évolutives.

Concepts appris :

Instructions SQL, filtrage, ordonnancement, regroupement et jointures
Fonctions agrégées, mathématiques et de chaînes
Sous-requêtes, vues et procédures stockées
Transactions, indexation et optimisation des requêtes
Contrôle d'accès utilisateur et fonctions de sécurité
Stratégies de sauvegarde et de récupération

APTITUDES

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Gestion de base de données utilisant SQL

Concepts appris :

Instructions SQL, filtrage, ordonnancement, regroupement et jointures
Fonctions agrégées, mathématiques et de chaînes
Sous-requêtes, vues et procédures stockées
Transactions, indexation et optimisation des requêtes
Contrôle d'accès utilisateur et fonctions de sécurité
Stratégies de sauvegarde et de récupération

APTITUDES

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Les fondamentaux techniques d'AWS

Ingénieur de données certifié AWS – Associé

Principes de base d'Azure

Ingénieur en données Azure (DP-203)

Framer est un constructeur de sites web pour les professionnels créatifs. Assurez-vous de visiter framer.com pour en savoir plus.

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APTITUDES

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Maîtrise de NoSQL avec MongoDB

Maîtrisez les concepts de NoSQL et MongoDB pour gérer des données semi-structurées et non structurées. Acquérez des compétences pratiques en conception de schéma, indexation, optimisation des performances et intégration dans des pipelines de données modernes.

Concepts appris :

Les fondamentaux des bases de données NoSQL et l'architecture de MongoDB
Structures de documents et conception de schéma
Opérations CRUD, requêtes et agrégation
Stratégies d'indexation pour les performances
Sécurité, authentification et contrôle d'accès
Scalabilité, réplication et sharding
Intégration de MongoDB avec les flux de travail d'ingénierie des données

APTITUDES

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Maîtrise de NoSQL avec MongoDB

Concepts appris :

Les fondamentaux des bases de données NoSQL et l'architecture de MongoDB
Structures de documents et conception de schéma
Opérations CRUD, requêtes et agrégation
Stratégies d'indexation pour les performances
Sécurité, authentification et contrôle d'accès
Scalabilité, réplication et sharding
Intégration de MongoDB avec les flux de travail d'ingénierie des données

APTITUDES

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Maîtrise de NoSQL avec MongoDB

Concepts appris :

Les fondamentaux des bases de données NoSQL et l'architecture de MongoDB
Structures de documents et conception de schéma
Opérations CRUD, requêtes et agrégation
Stratégies d'indexation pour les performances
Sécurité, authentification et contrôle d'accès
Scalabilité, réplication et sharding
Intégration de MongoDB avec les flux de travail d'ingénierie des données

APTITUDES

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Big Data avec Hadoop et Spark

Apprenez l'écosystème Hadoop et le framework Spark pour traiter, analyser et gérer des ensembles de données massifs. Construisez des pipelines d'ingestion de données, effectuez du calcul distribué et appliquez l'apprentissage machine avec Spark ML.

Concepts appris :

Architecture Hadoop (HDFS, YARN, MapReduce)
Hive, Pig, HBase, Sqoop et Flume pour la gestion des données
Ingestion de données avec Sqoop, Flume et Kafka
RDD, DataFrames et opérations SQL d'Apache Spark
Diffusion de données en temps réel avec Spark Structured Streaming
Spark GraphX et GraphFrames pour le traitement des données graphiques
Apprentissage machine avec Spark ML

APTITUDES

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Big Data avec Hadoop et Spark

Concepts appris :

Architecture Hadoop (HDFS, YARN, MapReduce)
Hive, Pig, HBase, Sqoop et Flume pour la gestion des données
Ingestion de données avec Sqoop, Flume et Kafka
RDD, DataFrames et opérations SQL d'Apache Spark
Diffusion de données en temps réel avec Spark Structured Streaming
Spark GraphX et GraphFrames pour le traitement des données graphiques
Apprentissage machine avec Spark ML

APTITUDES

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Big Data avec Hadoop et Spark

Concepts appris :

Architecture Hadoop (HDFS, YARN, MapReduce)
Hive, Pig, HBase, Sqoop et Flume pour la gestion des données
Ingestion de données avec Sqoop, Flume et Kafka
RDD, DataFrames et opérations SQL d'Apache Spark
Diffusion de données en temps réel avec Spark Structured Streaming
Spark GraphX et GraphFrames pour le traitement des données graphiques
Apprentissage machine avec Spark ML

APTITUDES

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Les fondamentaux techniques d'AWS

Acquérez des connaissances fondamentales sur les services cloud AWS et apprenez à déployer, sécuriser et gérer des charges de travail. Développez une expertise pratique en calcul, stockage, réseaux et services sans serveur.

Concepts appris :

Concepts cloud AWS, services et navigation dans la console
Calcul avec EC2, Lambda et mise à l'échelle automatique
Stockage avec S3, EBS et distribution de contenu
Gestion des identités et des accès (IAM)
Réseautage et Clouds privés virtuels (VPC)
Bases de données gérées et modèles de tarification

APTITUDES

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Les fondamentaux techniques d'AWS

Concepts appris :

Concepts cloud AWS, services et navigation dans la console
Calcul avec EC2, Lambda et mise à l'échelle automatique
Stockage avec S3, EBS et distribution de contenu
Gestion des identités et des accès (IAM)
Réseautage et Clouds privés virtuels (VPC)
Bases de données gérées et modèles de tarification

APTITUDES

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Les fondamentaux techniques d'AWS

Concepts appris :

Concepts cloud AWS, services et navigation dans la console
Calcul avec EC2, Lambda et mise à l'échelle automatique
Stockage avec S3, EBS et distribution de contenu
Gestion des identités et des accès (IAM)
Réseautage et Clouds privés virtuels (VPC)
Bases de données gérées et modèles de tarification

APTITUDES

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Ingénieur de données certifié AWS – Associé

Préparez-vous pour l'examen AWS Certified Data Engineer – Associate en maîtrisant les pipelines de données, le stockage dans le cloud et le traitement avancé des données avec les services AWS. Acquérez l'expertise nécessaire pour l'ingénierie des données dans le monde réel sur AWS.

Concepts Appris :

Principes fondamentaux de l'ingénierie des données et écosystème AWS
Modélisation des données et assurance qualité
Services de calcul (EC2, Lambda, Batch, ECS, EKS)
Base de données : DynamoDB, RDS, Redshift
Lacs de données et analyses : Athena, Glue, Spark, Kinesis
Migration, sécurité et conformité dans AWS
Outils de développement (CLI, CDK) et cadres de gouvernance

APTITUDES

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Ingénieur de données certifié AWS – Associé

Concepts Appris :

Principes fondamentaux de l'ingénierie des données et écosystème AWS
Modélisation des données et assurance qualité
Services de calcul (EC2, Lambda, Batch, ECS, EKS)
Base de données : DynamoDB, RDS, Redshift
Lacs de données et analyses : Athena, Glue, Spark, Kinesis
Migration, sécurité et conformité dans AWS
Outils de développement (CLI, CDK) et cadres de gouvernance

APTITUDES

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Ingénieur de données certifié AWS – Associé

Concepts Appris :

Principes fondamentaux de l'ingénierie des données et écosystème AWS
Modélisation des données et assurance qualité
Services de calcul (EC2, Lambda, Batch, ECS, EKS)
Base de données : DynamoDB, RDS, Redshift
Lacs de données et analyses : Athena, Glue, Spark, Kinesis
Migration, sécurité et conformité dans AWS
Outils de développement (CLI, CDK) et cadres de gouvernance

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Principes de base d'Azure

Apprenez les éléments essentiels de Microsoft Azure et de l'informatique en nuage. Comprenez les services, les modèles de déploiement, la sécurité et la conformité tout en construisant et en gérant des applications sur la plateforme Azure.

Concepts appris :

Services Azure principaux (VM, stockage, applications web, bases de données)
Modèles de nuage : Public, privé et hybride
Azure AD et gestion des identités
Tarification, support et conformité
Déploiement de bases de données et d'applications sur Azure

APTITUDES

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Principes de base d'Azure

Concepts appris :

Services Azure principaux (VM, stockage, applications web, bases de données)
Modèles de nuage : Public, privé et hybride
Azure AD et gestion des identités
Tarification, support et conformité
Déploiement de bases de données et d'applications sur Azure

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Principes de base d'Azure

Concepts appris :

Services Azure principaux (VM, stockage, applications web, bases de données)
Modèles de nuage : Public, privé et hybride
Azure AD et gestion des identités
Tarification, support et conformité
Déploiement de bases de données et d'applications sur Azure

APTITUDES

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Ingénieur en données Azure (DP-203)

Spécialisez-vous en ingénierie des données Azure en apprenant à concevoir, construire et optimiser des solutions de données par lot et en streaming. Acquérez une expertise dans la provision de stockage, la mise en œuvre de la sécurité et l'intégration des services de données.

Concepts appris :

Principes fondamentaux de l'ingénierie des données Azure
Solutions de stockage avec SQL Database, Synapse, Data Lake
Ingestion de données avec Azure Data Factory et Event Hubs
Azure Databricks pour le traitement de grandes données
Traitement par batch et streaming en temps réel
Sécurité, masquage des données et politiques de conservation
Optimisation et surveillance des solutions de données Azure

APTITUDES

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Ingénieur en données Azure (DP-203)

Concepts appris :

Principes fondamentaux de l'ingénierie des données Azure
Solutions de stockage avec SQL Database, Synapse, Data Lake
Ingestion de données avec Azure Data Factory et Event Hubs
Azure Databricks pour le traitement de grandes données
Traitement par batch et streaming en temps réel
Sécurité, masquage des données et politiques de conservation
Optimisation et surveillance des solutions de données Azure

APTITUDES

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Ingénieur en données Azure (DP-203)

Concepts appris :

Principes fondamentaux de l'ingénierie des données Azure
Solutions de stockage avec SQL Database, Synapse, Data Lake
Ingestion de données avec Azure Data Factory et Event Hubs
Azure Databricks pour le traitement de grandes données
Traitement par batch et streaming en temps réel
Sécurité, masquage des données et politiques de conservation
Optimisation et surveillance des solutions de données Azure

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Projet de Capstone en ingénierie des données

Le projet de capstone en ingénierie des données vous permettra de mettre en œuvre les compétences que vous avez acquises tout au long de ce programme. Grâce à des sessions de mentorat dédiées, vous apprendrez à résoudre des défis d'ingénierie des données alignés sur l'industrie, allant de la configuration, de l'ETL, du streaming de données et de l'analyse de données à la visualisation de données. Ce projet est la dernière étape du parcours d'apprentissage et vous permettra de démontrer votre expertise en ingénierie des données à de futurs employeurs. Pour rendre votre pratique plus pertinente, vous pouvez choisir de travailler sur des projets couvrant les domaines les plus pertinents.

APTITUDES

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Projet de Capstone en ingénierie des données

APTITUDES

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Projet de Capstone en ingénierie des données

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Projet de Capstone en ingénierie des données

Accélérez votre carrière en tant que professionnel de l'ingénierie des données grâce à notre programme de formation complet. Le certificat de maîtrise en ingénierie des données couvre les concepts essentiels de l'ingénierie des données et des grandes données, l'écosystème Hadoop, les outils Apache, Python pour l'ingénierie des données et une expérience pratique avec les services AWS tels qu'EMR, Quicksight et SageMaker, ainsi que les services de données Azure de base.

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Plein feu sur nos enseignants

Parminderjit Singh

Sénior architecte de données

Parminder Jit Singh, avec plus de 17 ans d’expérience, est un professionnel hautement qualifié en MS SQL Server Azure et technologies associées. Spécialiste en MS BI (SSIS, SSAS, SSRS), SharePoint, SQL Query Analyzer, SQL Server Management Studio et Business Intelligence Development Studio. Son expertise dans la livraison de solutions TI essentielles s’accompagne d’un style de mentorat accessible, guidant efficacement les futurs professionnels.

Michel Chamoun

Analyste d'affaires et science des données

Michel est un développeur et consultant hautement qualifié, expert en IA, analyse de données et optimisation des processus. Au sein de l’équipe GenAI, il a conçu des preuves de concept exploitant les capacités de compréhension du langage naturel de chatGPT et a intégré des modules d’IA sur Microsoft Azure. Comme consultant en stratégie et opérations, il a conçu des algorithmes pour le profilage des accès utilisateurs.

Mojtaba Faramarzi

Scientifique de recherche appliquée

Mojtaba est doctorant en apprentissage automatique à l’institut Mila et détient deux maîtrises—l’une en apprentissage automatique de Mila et l’autre en génie logiciel de l’Université Concordia. Il a collaboré avec des entreprises de premier plan telles qu’Amazon, Microsoft, SAP et Ericsson. Fort d’une expérience en enseignement (McGill) et en industrie, il aide les étudiants à développer esprit critique et compétences pratiques.

Zahid Hossain

Chef livraison EPM & analytique données

Bio à venir...

À la réussite du programme, le CTIM délivre à l’étudiant une AEC (Attestation d’études collégiales)

Analyste en intelligence d’affaires et visualisation (LEA.CV) – 900 h –

Mise en lumière de l'instructeur

Parminderjit Singh
Sénior architecte de données
15 + années
Parminder Jit Singh, avec plus de 17 ans d’expérience, est un professionnel hautement qualifié en MS SQL Server Azure et technologies associées. Spécialiste en MS BI (SSIS, SSAS, SSRS), SharePoint, SQL Query Analyzer, SQL Server Management Studio et Business Intelligence Development Studio. Son expertise dans la livraison de solutions TI essentielles s’accompagne d’un style de mentorat accessible, guidant efficacement les futurs professionnels.
Michel Chamoun
Analyste d'affaires et science des données
5 années
Michel est un développeur et consultant hautement qualifié, expert en IA, analyse de données et optimisation des processus. Au sein de l’équipe GenAI, il a conçu des preuves de concept exploitant les capacités de compréhension du langage naturel de chatGPT et a intégré des modules d’IA sur Microsoft Azure. Comme consultant en stratégie et opérations, il a conçu des algorithmes pour le profilage des accès utilisateurs.
Mojtaba Faramarzi
Scientifique de recherche appliquée
10 + années
Mojtaba est doctorant en apprentissage automatique à l’institut Mila et détient deux maîtrises—l’une en apprentissage automatique de Mila et l’autre en génie logiciel de l’Université Concordia. Il a collaboré avec des entreprises de premier plan telles qu’Amazon, Microsoft, SAP et Ericsson. Fort d’une expérience en enseignement (McGill) et en industrie, il aide les étudiants à développer esprit critique et compétences pratiques.
Zahid Hossain
Chef livraison EPM & analytique données
15 + années
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