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Formation Analytics Engineer
Cette formation a pour objectif de fournir à tout Data Analyst les bases nécessaires pour devenir Analytics Engineer
En pré requis il faudrait avoir déjà 2/3 ans d’expérience en Data ainsi qu’une bonne connaissance de SQL.
Intra entreprise HT
9000€
Inter entreprises HT
1500€
*finançable par l'OPCO En savoir plus
Objectifs
- Comprendre le rôle d’un analytics engineer, son périmètre d’action et ses interactions avec les autres métiers de la data et du business
- Maitriser les bases indispensables du data modelling
- Appréhender les software best practices à appliquer en tant que analytics engineer
- Etre confortable avec le SQl avancé
Public cible
- Data Analysts
- Business Analysts
Programme détaillé
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1. Le rôle de l’Analytics Engineer
Contexte
- Stack data / culture data / modern data team
- ELT / ETL
- organisational method : (Self-Service, Data Mesh, Hybrid)
Rôle & interactions
- pont entre data engineer et data analyst / business users
- facilitators ****between the business and technical teams
- garant des données, bonnes pratiques, documentation
- technical abilities
- Sharing is caring : Partage de connaissance
Outils
- DBT
- SQL
- git
2. Le data modelling
Qu’est ce qu’un data model
- représentation graphiques des données
- importance du domaine métier
- entités / attributs
- relationships
Les différents types de data model
- relational / dimensional
- star schema (Kimball)
- dim table / fact table
- One Big Table
Implémentation
- DBT
- tests
- slowly changing dimension
- normalisation & denormalisation
3. Software best practices
Modular code
modularity (modularity is a the degree to which a system’s component may be separated and recombined)
Testing
Versioning
- versioning (git)
- peer review / merge review
- CI/CD
Documentation
- documentation de code
4. SQL avancé
- Disparités entre les dialectes SQL
- Windows functions
- Agregation
- Unnest
- Pivot
- Création de table, update de table (incrémental ou full)
Formateur(s)
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