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dbt : industrialiser vos transformations de données en SQL
Passez d'une collection de scripts SQL épars à une chaîne de transformations versionnée, testée et documentée, suivant les pratiques de l'ingénierie logicielle.
Vue d'ensemble
- Maîtrise solide de SQL (jointures, agrégations, CTE, sous-requêtes)
- Familiarité avec un data warehouse (BigQuery, Snowflake, PostgreSQL ou Redshift)
- Bases de Git (clone, commit, branche)
Objectifs pédagogiques
Programme détaillé
Introduction et contexte
Présentation de la formation, objectifs pédagogiques et tour de table des participants. Panorama du domaine et positionnement des technologies abordées.
Stockage et modélisation
Data warehouses, data lakes, lakehouses. Modélisation dimensionnelle (Kimball), schémas en étoile et en flocon.
Conception d’un modèle dimensionnel à partir d’un cas métier
Machine learning et IA
Concepts fondamentaux du ML : apprentissage supervisé/non supervisé, évaluation de modèles. Introduction au deep learning et au NLP.
Entraînement d’un modèle de classification sur un dataset réel
Synthèse et certification
Récapitulatif des acquis de la formation. Conseils pour approfondir et prochaines étapes. Préparation à la certification le cas échéant.
QCM de validation des acquis et évaluation de satisfaction
Prochaines sessions
29 juin 2026
Distance - Français
Avis des participants
Financement
Cette formation est éligible aux financements OPCO et FNE-Formation. Nos équipes vous accompagnent dans le montage de votre dossier.
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