AWS - Ingénierie de données

Ce cours prépare les étudiants à accomplir les objectifs suivants :

• Résumer le rôle et la valeur de la science des données dans une organisation pilotée par les données.
• Reconnaître comment les éléments de données influencent les décisions concernant l'infrastructure d'un pipeline de données.
• Illustrer un pipeline de données en utilisant les services AWS pour répondre à un cas d'usage généralisé.
• Identifier les risques et les approches pour sécuriser et gouverner les données à chaque étape et à chaque transition du pipeline de données.
• Identifier les considérations de mise à l'échelle et les meilleures pratiques pour créer des pipelines capables de gérer des ensembles de données à grande échelle.
• Concevoir et créer un processus de collecte de données tout en prenant en compte des contraintes telles que la scalabilité, le coût, la tolérance aux pannes et la latence.
• Sélectionner une option de stockage de données qui correspond aux exigences et aux contraintes d'un cas d'usage en analytique de données.
• Implémenter les étapes de traitement des formats de données structurées, semi-structurées et non structurées dans un pipeline de données construit avec AWS.
• Expliquer le concept de MapReduce et comment Amazon EMR est utilisé dans les pipelines de données massives.
• Différencier les caractéristiques d'un pipeline de machine learning (ML) et ses étapes de traitement spécifiques.
• Analyser les données en utilisant les outils AWS appropriés à un cas d'usage donné.
• Mettre en œuvre une solution de visualisation des données adaptée à un public et à un type de données spécifiques.

Ce cours intermédiaire destiné aux étudiants souhaitent acquérir une expertise sur les tâches, les outils et les stratégies utilisés pour collecter, stocker, préparer, analyser et visualiser des données à des fins d'analytique et d'applications de machine learning (ML).

Ce cours est principalement aligné sur le rôle d'ingénieur des données, mais il est également approprié pour les analystes de données, les scientifiques des données, les développeurs d'extraction, de transformation et de chargement (ETL), ainsi que pour les praticiens du ML qui souhaitent comprendre comment les données qu'ils utilisent dans leurs analyses et prédictions sont préparées pour l'analyse.

Avoir completer avec succes un cours au Collège de Maisonneuve et en fournir la prevue à validation@squadplus.ca.

Ce cours nécessite une solide base en concepts et compétences en informatique. Pour garantir la réussite dans ce cours, les étudiants doivent avoir les prérequis suivants :

• Avoir complété le cours AWS Academy Cloud Foundations ou avoir une expérience équivalente.
• Avoir travaillé avec le langage de requête structuré (SQL).
• Avoir une expérience avec les bases de données.
• Avoir été initié aux concepts généraux de mise en réseau.
• Avoir une compréhension des notions décisionnelles en mathématiques, probabilités et statistiques.

Module 1 : Bienvenue dans AWS Academy Data Engineering

Module 2 : Organisations axées sur les données

Module 3 : Les éléments de données

Module 4 : Principes et modèles de conception pour les pipelines de données

Module 5 : Sécuriser et dimensionner le pipeline de données

Module 6 : Ingestion et préparation des données

Module 7 : Ingestion par lots ou par flux

Module 8 : Stocker et organiser les données

Module 9 : Traitement des données volumineuses (Big Data)

Module 10 : Traitement des données pour l’apprentissage automatique

Module 11 : Analyse et visualisation des données

Module 12 : Automatisation du pipeline

Module 13 : Préparation à la certification

Projet de synthèse (Capstone Project) : Projet qui offre une expérience d'apprentissage intégrative basée sur un cas qui permettra de renforcer les compétences techniques enseignées dans ce cours. Le projet de synthèse donne aux étudiants l'opportunité de démontrer leur esprit critique, leurs compétences en résolution de problèmes, la maîtrise du cycle de développement logiciel.

Nous vous recommandons de suivre cette formation si vous souhaitez vous préparez a la certification AWS Certified Data Engineer.

Le Badge AWS Academy vous sera octroyé a la fin de la formation si vous completez avec succès tous les modules.