DataOps / AIOps
Du Big Data au Machine Learning en production : devenez l’ingénieur data de demain.
DataOps
AIOps
MLOps
BigData
DataEngineering
CloudComputing
"Ils nous font confiance"
Satisfaction de nos étudiants
Taux de retour à l'emploi
Obtention des certifications
À qui s'adresse cette formation ?
100% financées : CPF, France Travail, Région, OPCO, ...
Les essentiels de la formation
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Public concerné
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Prérequis
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Admission
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Certification
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Dates de sessions
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Solutions de financement
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Sur mesure
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Coût & Organisation
À qui s’adresse ce programme ?
Étudiants et jeunes diplômés souhaitant renforcer leurs compétences en Data Engineering et Cloud Big Data et accélérer leur insertion professionnelle dans les métiers liés à l’ingénierie et à l’industrialisation de la donnée.
Professionnels en reconversion désirant acquérir une expertise technique pour évoluer vers des postes très demandés tels que Data Engineer, DataOps Engineer ou Cloud Engineer.
Développeurs, data analysts et professionnels du digital souhaitant se spécialiser en Big Data, DataOps et MLOps et apprendre à concevoir, orchestrer et automatiser des pipelines de données distribués.
Managers techniques et responsables innovation cherchant à comprendre les apports stratégiques et opérationnels du DataOps et de l’AIOps afin de piloter efficacement des projets data/IA et collaborer avec leurs équipes.
Chercheurs et professionnels du numérique souhaitant approfondir leur expertise avec les frameworks et plateformes modernes (Spark, Databricks, Snowflake, Airflow, MLflow) et valider leurs acquis par un projet fil rouge et une certification reconnue.
Pré-requis pour intégrer la formation
Bac +3 ou plus avec un bon niveau technique
Bases en programmation Python et en SQL
Connaissances générales en bases de données et systèmes d’information
Notions en cloud computing (AWS, GCP, Azure) et en CI/CD
Compréhension du cycle de vie de la donnée et du Machine Learning
Motivation à manipuler des outils Big Data, DataOps et MLOps en pratique
Étapes d’admission
Étape 1 : Rendez-vous personnalisé avec un conseiller pour définir votre projet.
Étape 2 : Validation du projet et alignement avec vos objectifs de carrière.
Étape 3 : Évaluez si la durée et le rythme proposés correspondent à vos besoins.
Étape 4 : Test de positionnement & validation des prérequis pour sécuriser votre réussite.
Étape 5 : Validation du financement avec l’accompagnement de nos experts.
Étape 6 : Planification de la session et lancement officiel de l’aventure chez DATAROCKSTARS.
Des certifications reconnues
À l’issue de la formation, obtenez la certification RS6763 – Manipuler, analyser et visualiser des données avec Python, reconnue par France Compétences, qui valide vos compétences pratiques en Data Science et Data Engineering.
La formation prépare également au bloc de compétences RNCP36061BC02 – Déployer en continu une application, attestant de votre capacité à industrialiser vos pipelines de données et automatiser les déploiements.
Un parcours certifiant qui valorise votre expertise en DataOps et AIOps, deux piliers essentiels pour gérer des données massives, fiabiliser les infrastructures et mettre en production des modèles IA de manière robuste et automatisée
Dates & inscriptions
Nous lançons de nouvelles promotions chaque mois.
Contactez-nous pour recevoir les dates exactes ainsi que le calendrier détaillé.
Des solutions adaptées à votre profil
Nous mettons tout en œuvre pour identifier les dispositifs de financement les plus adaptés à
votre situation.
Un conseiller est à votre disposition pour en discuter avec vous.
Un accompagnement personnalisé
Nos formations sont conçues pour s’adapter à vos enjeux. Ensemble, nous construisons un parcours
sur-mesure afin d’atteindre vos objectifs pédagogiques.
Contactez nos équipes pour un accompagnement personnalisé.
Format
Blended Learning pour un apprentissage flexible et intensif.
Frais de scolarité
3 500 € TTC pour l’ensemble du parcours.
La formation inclut la certification RS6763 (Data Science & Python) ainsi que la préparation au bloc RNCP36061BC02 – Déployer en continu une application, tous deux reconnus par France Compétences.
En investissant 3 500 €, vous développez des compétences concrètes en DataOps, AIOps et MLOps, et validez des certifications officielles qui renforcent immédiatement votre employabilité dans les métiers de la data et de l’IA industrielle.
Programme détaillé de la formation
Module 1 : Panorama des bases de données
Rappels : SGBD relationnels (PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Oracle)
Bases NoSQL : clé/valeur, document (MongoDB), colonne (Cassandra), graphes (Neo4j)
Cas d’usage : quand utiliser quelle base ?
Objectif : Savoir choisir et manipuler différents types de bases de données selon le besoin.
Module 2 : Écosystème Big Data & frameworks distribués
Hadoop & son évolution (HDFS, MapReduce - Spark)
Spark & PySpark pour le traitement distribué
Kafka pour le streaming temps réel
Atelier : pipeline ETL distribué avec PySpark + Kafka
Objectif : Comprendre et manipuler les frameworks Big Data pour le traitement massif.
Module 3 : Cloud Data Platforms & SaaS
Présentation de Snowflake : Architecture cloud-native, séparation compute/storage
Présentation de Databricks : Delta Lake, Spark optimisé, MLflow intégré
Introduction à BigQuery (GCP) & Redshift (AWS)
Atelier pratique :ingestion & transformation dans Snowflake/Databricks
Objectif : Maîtriser les principales plateformes SaaS de données pour des projets scalables.
Module 4 : Architectures de traitement de données
Data Warehouse vs Data Lake vs Data Lakehouse
Architectures Lambda, Kappa, Medallion
Cas concrets : Traitement batch vs temps réel
Atelier : Design d’une architecture pour un cas entreprise
Objectif : Savoir concevoir une architecture adaptée aux besoins métiers.
Module 5 : DataOps & Automatisation des pipelines
CI/CD appliqué à la donnée (tests, versioning, monitoring)
Orchestration avec Airflow, Prefect, Dagster
Gestion de la qualité des données (Great Expectations, dbt tests)
Atelier : pipeline CI/CD automatisé pour un flux Data
Objectif : Mettre en place un workflow DataOps robuste et automatisé.
Module 6 : AIOps & monitoring intelligent
Définition & enjeux de l’AIOps (observabilité, monitoring intelligent)
Logs, métriques & traces avec ELK, Prometheus, Grafana
Détection d’anomalies automatisée sur infra Big Data
Atelier : Dashboard d’observabilité avec alerting intelligent
Objectif : Implémenter une surveillance proactive et intelligente des systèmes Data.
Module 7 : MLOps : de l’entraînement à la production
Rappels ML : cycle de vie d’un modèle
CI/CD pour ML avec MLflow, DVC, Kubeflow
Gestion du déploiement de modèles (API, containers, Kubernetes)
Atelier : pipeline complet ML - déploiement Docker + MLflow tracking
Objectif : Maîtriser l’industrialisation des modèles IA avec les outils du marché.
Module 8 : Projet Fil Rouge : Architecture & Automation DataOps/AIOps
Cadrage : conception d’une architecture complète pour une entreprise data-driven
Implémentation : ingestion, traitement, automatisation, monitoring
Intégration d’outils (Snowflake/Databricks + Airflow + MLflow + observabilité)
Soutenance : présentation d’une architecture data automatisée et opérationnelle
Objectif : Valider l’ensemble des acquis techniques et pratiques du parcours.
Programme détaillé de la formation
Module 1 : Panorama des bases de données
Rappels : SGBD relationnels (PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Oracle)
Bases NoSQL : clé/valeur, document (MongoDB), colonne (Cassandra), graphes (Neo4j)
Cas d’usage : quand utiliser quelle base ?
Objectif : Savoir choisir et manipuler différents types de bases de données selon le besoin.
Module 2 : Écosystème Big Data & frameworks distribués
Hadoop & son évolution (HDFS, MapReduce - Spark)
Spark & PySpark pour le traitement distribué
Kafka pour le streaming temps réel
Atelier : pipeline ETL distribué avec PySpark + Kafka
Objectif : Comprendre et manipuler les frameworks Big Data pour le traitement massif.
Module 3 : Cloud Data Platforms & SaaS
Présentation de Snowflake : Architecture cloud-native, séparation compute/storage
Présentation de Databricks : Delta Lake, Spark optimisé, MLflow intégré
Introduction à BigQuery (GCP) & Redshift (AWS)
Atelier pratique :ingestion & transformation dans Snowflake/Databricks
Objectif : Maîtriser les principales plateformes SaaS de données pour des projets scalables.
Module 4 : Architectures de traitement de données
Data Warehouse vs Data Lake vs Data Lakehouse
Architectures Lambda, Kappa, Medallion
Cas concrets : Traitement batch vs temps réel
Atelier : Design d’une architecture pour un cas entreprise
Objectif : Savoir concevoir une architecture adaptée aux besoins métiers.
Module 5 : DataOps & Automatisation des pipelines
CI/CD appliqué à la donnée (tests, versioning, monitoring)
Orchestration avec Airflow, Prefect, Dagster
Gestion de la qualité des données (Great Expectations, dbt tests)
Atelier : pipeline CI/CD automatisé pour un flux Data
Objectif : Mettre en place un workflow DataOps robuste et automatisé.
Module 6 : AIOps & monitoring intelligent
Définition & enjeux de l’AIOps (observabilité, monitoring intelligent)
Logs, métriques & traces avec ELK, Prometheus, Grafana
Détection d’anomalies automatisée sur infra Big Data
Atelier : Dashboard d’observabilité avec alerting intelligent
Objectif : Implémenter une surveillance proactive et intelligente des systèmes Data.
Module 7 : MLOps : de l’entraînement à la production
Rappels ML : cycle de vie d’un modèle
CI/CD pour ML avec MLflow, DVC, Kubeflow
Gestion du déploiement de modèles (API, containers, Kubernetes)
Atelier : pipeline complet ML - déploiement Docker + MLflow tracking
Objectif : Maîtriser l’industrialisation des modèles IA avec les outils du marché.
Module 8 : Projet Fil Rouge : Architecture & Automation DataOps/AIOps
Cadrage : conception d’une architecture complète pour une entreprise data-driven
Implémentation : ingestion, traitement, automatisation, monitoring
Intégration d’outils (Snowflake/Databricks + Airflow + MLflow + observabilité)
Soutenance : présentation d’une architecture data automatisée et opérationnelle
Objectif : Valider l’ensemble des acquis techniques et pratiques du parcours.
L’innovation pédagogique au service de votre réussite
Le monde évolue vite : vos formations doivent s’adapter à vos contraintes, à votre rythme et aux nouvelles façons d’apprendre. Chez nous, l’innovation pédagogique est au cœur de chaque parcours : pratique, flexible et personnalisée pour garantir une montée en compétence immédiate et durable.
L'AI intégrée à votre parcours de formation
Peu importe la formation choisie, nous avons repensé toute notre ingénierie pédagogique pour y intégrer l’intelligence artificielle.
Dans vos projets fil rouge, les modules et les sessions d’accompagnement, vous apprendrez à utiliser l’IA pour innover, analyser et automatiser, tout en cultivant les bons réflexes et la réflexion éthique.
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Travailler avec l’IA dans vos projets
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Découvrir les outils avancés de votre domaine
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Être prêt pour le marché du futur
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Booster vos compétences et devenir un étudiant augmenté
Une plateforme de développement tout-en-un
Le parcours complet Datarockstars
Forgez votre succès avec la data science : Plongez dans notre formation pour développer des compétences essentielles et recherchées.
Cette formation est certifiante est délivre un diplôme d’état : Certification RNCP de niveau 6 (équivalent à un BAC+3/4 sur le marché du travail)
Découverte & Intégration
L’aventure démarre par une immersion dans l’univers de la data, de l’IA et de la cybersécurité. Nos apprenants découvrent les métiers, renforcent leurs bases techniques et prennent en main les outils indispensables pour réussir.
Formation & Projets
Le parcours culmine avec un projet fil rouge soutenu devant un jury professionnel. Cette étape valide officiellement les compétences acquises et couronne le parcours avec une certification DataRockstars reconnue sur le marché.
Certification
En fin de formation, un projet final est soutenu devant un jury pour valider les compétences et obtenir la certification Datarock Stars
Insertion professionnelle
Nous ne vous formons pas seulement à un métier, nous vous accompagnons jusqu’à l’emploi. Coaching personnalisé, job dating, accès à notre réseau d’entreprises partenaires : tout est mis en œuvre pour accélérer votre embauche.
Réseau & Communauté
Avec DataRockstars, la formation n’est qu’un début. Vous intégrez une communauté active d’alumni et de professionnels. Participation à des événements exclusifs, masterclass, hackathons, afterworks… Vous faites désormais partie d’une famille soudée qui partage les mêmes valeurs et ouvre des portes tout au long de votre carrière.
Les métiers de la Data & AI qui vous attendent demain !
Un panorama des métiers les plus sollicités dans le secteur de la Data & AI
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AI Engineer
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MLOps Engineer
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Data Product Manager
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Data Steward (Gouvernance)
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NLP Engineer (LLMs)
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Computer Vision Engineer
-
Database Administrator (DBA)
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Chief Data Officer (CDO)
Lancez votre carrière et trouvez
un emploi !
Témoignages de nos étudiants
Pourquoi choisir notre formation ?
Chez DATAROCKSTARS, la satisfaction de nos apprenants est notre plus grande réussite. Grâce à une pédagogie innovante, un accompagnement sur-mesure et des projets concrets, nos étudiants développent des compétences solides et directement applicables sur le marché du travail.
Prenez rendez-vous !
- Call avec nos experts
Simple et efficace et gratuit, si vous avez besoin de savoir si cette formation est faite pour vous, nos experts sont à votre écoute.
Vous avez des questions ?
Nos experts pédagogiques sont la pour répondre à vous questions, alors n’hésitez pas à postuler !