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Devenez Analytics Engineer

Devenez Analytics Engineer : une formation pour les Data/BI Analysts qui souhaitent monter en compétences, adopter les bonnes pratiques du software engineering et construire des pipelines de données fiables, scalables et orientés produit.

avec

Alaykka Fowler

Analytics Engineer | Data Consultant

Alaykka Fowler est une Analytics Engineer passionnée, actuellement en poste chez Hymaïa

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Alaykka Fowler est une Analytics Engineer passionnée, actuellement en poste chez Hymaïa

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James Probert

Analytics Engineer at Hymaia

Chez Hymaïa, James occupe actuellement le poste d'Analytics Engineer, où il développe des outils d’analyse avancés destinés à optimiser les processus décisionnels des équipes métiers.

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Chez Hymaïa, James occupe actuellement le poste d'Analytics Engineer, où il développe des outils d’analyse avancés destinés à optimiser les processus décisionnels des équipes métiers.

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Emeric Lesergent

Data Analyst | Analytics Engineer

Eymeric Lesergent est un Data Analyst expérimenté, actuellement en mission avec Hymaïa pour accompagner les lancements de multiples produits digitaux chez LexisNexis.

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Eymeric Lesergent est un Data Analyst expérimenté, actuellement en mission avec Hymaïa pour accompagner les lancements de multiples produits digitaux chez LexisNexis.

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Karine Hoorens

Data Analyst & experte DataViz

Karine est une Senior Data Analyst qui met l’impact business au coeur de ses préoccupations. Data Scientist de formation, elle possède aussi un fort background sur les phases plus amont de collecte et transformation de données, lui permettant de travailler sur des sujets de bout en bout.

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Karine est une Senior Data Analyst qui met l’impact business au coeur de ses préoccupations. Data Scientist de formation, elle possède aussi un fort background sur les phases plus amont de collecte et transformation de données, lui permettant de travailler sur des sujets de bout en bout.

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Format(s)
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Approfondi (2 jours)
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finançable par l'OPCO En savoir plus
Intra entreprise HT
9000€
Inter entreprises HT
1500€
Nombre de participants
👯
Max 12 participants

Description

Cette formation a pour objectif de fournir à tout Data / BI Analyst les compétences essentielles pour étendre son scope et aller vers le métier d’Analytics Engineer. Vous y découvrirez comment appliquer les meilleures pratiques du software engineering (tests automatiques, versioning, CI/CD) au monde de l’analytics afin de bâtir des transformations et des modèles de données à la fois robustes, maintenables et scalables.

En maîtrisant les techniques avancées de data modelling, vous gagnerez l’autonomie nécessaire pour concevoir l’architecture des données, fiabiliser leur qualité et réduire drastiquement votre time‑to‑insight.

Notre objectif est de vous permettre de devenir le maillon clé qui fasse le pont entre Data Engineering et équipes métier, et transformez la donnée en produit prêt à l’analyse, fiable et immédiatement actionnable.

Infos clés

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

Prérequis

2-3 ans d’XP dans la Data et un bonne connaissance de SQL

Programme détaillé

1. Le rôle de l’Analytics Engineer

Contexte

  • Qu’est ce qu’une modern data team ?
  • ELT / ETL:  définition et principales différences
  • Contexte organisationnel : Data Mesh, Hybrid

Rôle & interactions

  • Liaison entre les équipes techniques et les équipes métiers
  • Compétences hybrides entre Data Engineering et Business/Data Analyse
  • Garant des bonnes pratiques du software engineering appliquées dans analytics

Stack technique typique de l‘Analytics Engineer

  • Ingestion: Airbyte
  • Transformation: dbt
  • Langage/s: SQL, Python
  • Versioning : Git
  • Orchestration CI/CD : Airflow

2. La modélisation (data modelling)

Qu’est ce qu’un data model

  • Définition du concept de modèle
  • Importance de la co-construction entre domaine métier et équipe data

Les différents types de data model

  • ER (entity-relation) Model
  • Kimball Dimensional Model (star, snowflake, galaxy)
  • One Big Table

Autres concepts

  • Techniques d’historisation
  • Normalisation et dé-normalisation

3. Bonnes pratiques

Modularité du code

Tests

  • Tests d’intégrité
  • Tests de qualité
  • Application à dbt (schema tests et custom tests)

Versioning

  • Utilisation de Git
  • Peer review

Documentation

  • Documentation technique
  • Documentation métier

4. SQL avancé

  1. Disparités de dialectes SQL entre les data warehouses
  2. Common term expressions (CTEs) VS sous-requêtes
  3. Window functions
  4. Agrégation
  5. Unnest
  6. Pivot
  7. DDL (Data Definition Language) / DML (Data Manipulation Language) : Création de table, modification de table, insertion des données, suppression
  8. Procédures stockées

5. Pour aller plus loin…

  • Techniques de data visualisation
  • Usages avancés de dbt
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Formateur(s)

Ce qu’ils en disent…

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Contacts

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Contact pédagogique et technique
training@hymaia.com
Contact PSH
adaptation@hymaia.com
Accès

Modalités

Modalités d'évaluation

Un questionnaire d'auto-évaluation est envoyé aux participants avant et après la formation pour mesurer leur progression.

Pendant la formation :

Les acquis sont évalués tout au long de la formation par les formateurs sous forme de Quizz en ligne, questions réponses ou tour de table.

Le participant se verra délivrer une attestation de fin de formation à l’issue de la session

Organisation

- en présentiel :

Cette formation est en groupe de 6 à 12 personne en intra-entreprise ou inter-entreprise en fonction du format souhaité par le commanditaire.

- en ligne :

Un lien vous sera envoyé pour suivre les sessions à distances. Merci d'activer les caméras lors des sessions avec notre formateur. 

Modalités d'accès

Les sessions peuvent  être programmées jusqu’ à 7  jours avant la date retenue, sous condition d’un formateur disponible et de la réception de la convention signée avant la session pour des groupes de  6 à 12 personnes .

Les prochains événements Hymaïa

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Hymaday - AI Adoption At Scale

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