DataOps / AIOps
Du Big Data au Machine Learning en production : devenez l’ingénieur data de demain.
DataOps
AIOps
MLOps
BigData
DataEngineering
CloudComputing
DataOps / AIOps
Du Big Data au Machine Learning en production : devenez l’ingénieur data de demain.
DataOps
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"They trust us".
Student satisfaction
Rate of return to employment
Obtaining certifications
Who is it for? this training?
100% financed: CPF, France Travail, Région, OPCO, ...
Training essentials
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Target audience
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Prerequisites
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Admission
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Certification
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Session dates
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Financing solutions
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Made to measure
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Cost & Organization
Who is this program for?
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.
Prerequisites for joining the course
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
Admission stages
Step 1: Personalized appointment with an advisor to define your project.
Step 2: Project validation and alignment with your career objectives.
Step 3: Assess whether the proposed duration and pace match your needs.
Step 4: Placement test & validation of prerequisites to ensure your success.
Step 5: Validation of financing with the support of our experts.
Step 6: Session planning and official launch of the adventure at DATAROCKSTARS.
Recognized certifications
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 & registration
We launch new promotions every month.
Contact us for exact dates and a detailed calendar.
Solutions tailored to your profile
We do our utmost to identify the most suitable financing solutions for your business.
your situation.
An advisor will be happy to discuss this with you.
Personalized support
Our training courses are designed to meet your specific needs. Together, we build a course
to meet your educational objectives.
Contact our teams for personalized support.
Format
Blended Learning pour un apprentissage flexible and intensif.
Tuition fees
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.
Detailed program training
Module 1 : Panorama des bases de données
Rappels : SGBD relationnels (PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Oracle)
NoSQL databases : 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.
Detailed program training
Module 1 : Panorama des bases de données
Rappels : SGBD relationnels (PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Oracle)
NoSQL databases : 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.
Pedagogical innovation for your success
The world is changing fast: your training courses need to adapt to your constraints, your pace and new ways of learning. With us,pedagogical innovation is at the heart of every course: practical, flexible and personalized to guarantee immediate and lasting skills enhancement.
THE AI integrated into your training programme
Regardless of the training course you choose, we have redesigned our entire pedagogical engineering to incorporate artificial intelligence.
In your red thread projects, modules and coaching sessions, you will learn to use AI to innovate, analyze and automate, while cultivating the right reflexes and ethical thinking.
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Working with AI in your projects
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Discover advanced tools for your domain
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Being ready for the market of the future
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Boost your skills and become an augmented student
A development platform all-in-one
The complete route Datarockstars
Forge your success with data science: immerse yourself in our training program to develop essential and sought-after skills.
This training program leads to a state diploma: RNCP level 6 certification (equivalent to a BAC+3/4 on the job market).
Discovery & Integration
The adventure begins with an immersion in the world of data, AI and cybersecurity. Our learners discover the professions, strengthen their technical foundations and get to grips with the tools they need to succeed.
Training & Projects
The course culminates in a "red thread" project presented to a professional jury. This stage officially validates the skills acquired and crowns the course with a DataRockstars certification recognized on the market.
Certification
At the end of the course, a final project is presented to a jury to validate skills and obtain Datarock Stars certification.
Professional integration
We don't just train you in a profession, we accompany you all the way to employment. Personalized coaching, job dating, access to our network of partner companies: everything is done to speed up your recruitment.
Network & Community
With DataRockstars, training is just the beginning. You become part of an active community of alumni and professionals. Participate in exclusive events, masterclasses, hackathons, afterworks... You're now part of a close-knit family that shares the same values and opens doors throughout your career.
Data & AI professions that await you tomorrow!
A panorama of the most sought-after professions in the Data & AI sector
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AI Engineer
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Data Scientist
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Data Analyst
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Data Engineer
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MLOps Engineer
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Data Architect
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Data Product Manager
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Data Steward (Governance)
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NLP Engineer (LLMs)
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Computer Vision Engineer
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Database Administrator (DBA)
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Chief Data Officer (CDO)
Launch your career and find
a job!
Testimonials from our students
Why choose our training?
At DATAROCKSTARS, the satisfaction of our learners is our greatest success. Thanks to innovative teaching methods, tailor-made support and concrete projects, our students develop solid skills that are directly applicable in the job market.
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Simple, effective and free of charge, if you need to find out if this training is right for you, our experts are here to help.
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