Niveau 1 : Fondamentaux Data Engineering
🎯 Objectifs Mesurables
Coder un ETL complet en Python
Sans chercher sur ChatGPT toutes les 5 minutes
Concevoir des pipelines modernes
Avec Airflow + DBT
Discuter architecture data
Batch vs streaming, data lake vs warehouse
Résoudre des problèmes SQL complexes
Window functions, CTEs, optimisation
Déployer une infrastructure data
Basique sur le cloud
Montrer des projets GitHub
2-3 projets professionnels comme portfolio
🔄 Approche Pédagogique
Learn → Build → Show → Repeat
Learn
Acquisition des concepts théoriques
Build
Application pratique dans des projets concrets
Show
Démonstration via un portfolio
Repeat
Itération et amélioration continue
👨💻 Rôle du Data Engineer
Un Data Engineer est responsable de :
📊 Les 6 V du Big Data
Volume
Quantité massive de données générées chaque seconde
Velocity
Vitesse à laquelle les données sont générées et traitées
Variety
Diversité des types et formats de données
Veracity
Qualité et fiabilité des données
Value
Valeur business extraite des données
Visualization
Capacité à présenter et explorer les données
🏗️ Couches d'Architecture
Couche d'Ingestion
Collection des données depuis diverses sources (APIs, DB, files, streams)
Couche de Stockage
Data Lake, Data Warehouse, bases de données spécialisées
Couche de Traitement
ETL/ELT, transformations, agrégations, cleaning
Couche de Service
APIs, dashboards, applications, ML models
Couche de Gouvernance
Sécurité, qualité, conformité, métadonnées, monitoring