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À qui s'adresse cette formation

Industrialisez vos pipelines analytiques

Le besoin en Analytics Engineers et en Data Analysts full-stack n'a jamais été aussi crucial. Cette formation vous fait passer de la transformation de données à une architecture analytics réellement industrialisée.

Vous êtes Data Analyst et voulez monter en technique

Vous voulez devenir un profil full-stack capable de construire et fiabiliser vos propres pipelines.

Vous êtes en poste et voulez ajouter dbt à votre profil

Format temps partiel, 10h par semaine, compatible avec votre activité professionnelle.

Vous visez un poste d'Analytics Engineer

Un rôle en forte demande, centré sur la Modern Data Stack et l'industrialisation des pipelines.

10h

ligne de code requise

de travail par semaine en moyenne, en temps partiel, compatible avec un job à côté.

Maîtriser dbt et BigQuery

Vous créez et déboguez des modèles dbt, optimisez vos requêtes SQL et appliquez le partitionnement.

Fiabiliser vos modèles avec des tests

Vous implémentez et documentez des tests systématiques pour garantir la fiabilité de vos modèles.

Orchestrer avec Docker et Airflow

Vous créez un pipeline ETL complet en combinant dbt Core, Docker et Airflow pour une architecture industrialisée.

Prêt à passer de la théorie à la pratique ?
Rejoignez les 4 000 professionnels formés depuis 2020, avec 80 % de pratique et 20 % de théorie.

Compétences

Ce que vous saurez faire à la sortie

Un programme co-construit avec DataGen, de la Modern Data Stack jusqu'à l'orchestration industrialisée.

01

Maîtriser Google Cloud Platform

Vous appliquez le partitionnement en SQL et optimisez vos requêtes avec BigQuery.

de 14h à 35h
de 2 jours à 4 semaines

02

Créer des modèles dbt fiables

Vous déboguez vos modèles et implémentez des tests documentes sur la chaîne de modélisation.

03

Collaborer avec Git

Vous maîtrisez pull requests, rebase et merge, et adoptez les bonnes pratiques de CI/CD.

04

Orchestrer avec Airflow

Vous orchestrez et planifiez des workflows dbt de bout en bout, avec supervision et gestion des dépendances.

Programme

9 semaines, 3 blocs, 1 pipeline ETL industrialisé

Un programme co-construit avec DataGen, alliant leur vision du marché à notre expertise en formation.

GCP, BigQuery et pipelines

Maîtriser les services de Google Cloud Platform
Appliquer le partitionnement en SQL et optimiser les requêtes avec BigQuery
Créer et déployer des pipelines de données avec Fivetran
Livrable : votre premier pipeline de données déployé sur GCP
trois barres bleues inclinées en diagonale sur fond transparentlogo bleu avec une loupe blanche zoomant sur un graphique a barre. C'est le logo de google big querylogo google cloud stylisé en nuage composé de segments rouge, jaune, vert et bleulogo sql bleu évoquant les requêtes de base de données dans un contexte de formation data

dbt et tests de modèles

Comprendre une architecture médaillon et créer des modèles
Implémenter et documenter des tests dans dbt
Déboguer et maintenir des modèles dbt en environnement collaboratif
logo sql bleu évoquant les requêtes de base de données dans un contexte de formation data

Git, CI/CD et orchestration

Maîtriser Git pour la gestion de version avancée
Orchestrer des pipelines dbt de bout en bout avec Airflow
Créer un pipeline ETL complet combinant dbt Core, Docker et Airflow
logo github noir sur fond blanc représentant une plateforme collaborative de gestion de codebaleine bleue stylisée portant des conteneurs empilés symbolisant la containerisationLogo python bleu et jaune, symbole du langage pour data science et IAkangourou rouge stylisé à côté du texte airflow en noir

Projet de fin de formation

Réaliser le diagnostic de vos besoins en IA
Définir vos objectifs et vos indicateurs de performance
Appliquer les cas d'usage à votre périmètre réel
Logo d'openAI blanc sur fond vertlogo openai vert menthe sur fond blanc symbolisant une plateforme d'intelligence artificiellelogo noir Suno avec une icône d’onde sinusoïdale à gaucheécran noir dépourvu d'éléments visibles, contexte neutre pour data et ia.

Projet de fin de formation

Réaliser le diagnostic de vos besoins en IA
Définir vos objectifs et vos indicateurs de performance
Appliquer les cas d'usage à votre périmètre réel
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Pourquoi choisir DataBird pour votre formation Analytics Engineer

Notre approche repose sur une vision pratique et adaptée à votre contexte professionnel. Nous ne nous contentons pas d'enseigner les bases de l'IA générative : nous vous accompagnons pour transformer ces connaissances en résultats concrets dans votre métier.

Pédagogie par le projet

80% pratique / 20% théorie

Des cas réels dès le premier jour. Pas de théorie sans mise en application concrète.

Formateurs en poste

Experts du terrain

Experts en IA, prompt engineers, et bien d’autres. Ils enseignent ce qu'ils font chaque jour.

Des classes en petits groupes

Suivi personnalisé

Un suivi personnalisé garanti. Vous êtes toujours aidés en fonction de votre avancée sur la formation, à votre rythme.

Des parcours variés

Adaptés à tous les besoins

Quel que soit votre profil (indépendant, salarié, entreprise) ou votre besoin (développement de nouvelles compétences, reconversion), nous avons la formation qu’il vous faut.

Contenu régulièrement mis à jour

Adapté au marché

ChatGPT, Claude, Dust… Les outils les plus performants et recherchés du marché.

Accompagnement et communauté

Une présence à chaque étape

Accompagnement carrière, rencontres exclusives et accès à notre groupe d’alumni : l’expérience continue même après la formation !

Ils l'ont fait

Ce que disent nos alumni

Plus de 4 000 professionnels formés depuis 2020.

« Un programme parfait pour plonger au cœur du métier d'Analytics Engineer et maîtriser dbt sur le bout des doigts. Je la recommande les yeux fermés ! »

Alumni DataBird

Analytics Engineer
« J'ai suivi le 1er batch de la formation : le bilan est positif ! Cela m'a permis de gérer un projet d'analyse de A à Z, en utilisant dbt, git et Metabase. »

Alumni DataBird

Analytics Engineer
« Qualité du matériau pédagogique, compétence et disponibilité des encadrants, et richesse des échanges avec les autres apprenants ! »

Alumni DataBird

Analytics Engineer
« On voit à quel point la mise en place d'une approche Analytics Engineering est nécessaire pour le Self-Service. »

Alumni DataBird

Analytics Engineer
Tarif et sessions

Un seul programme, trois dates de démarrage

Le même contenu, la même certification et le même accompagnement quelle que soit la session choisie.

Formation certifiante (optionnel)

Formation Analytics Engineer

90 heures · 9 semaines · à distance
2 900 €
Éligible CPF, reste à charge possible de 0 €
Prix TTC. Éligible CPF, financement OPCO possible. Un tarif de lancement peut s'appliquer sur certaines sessions.
Formation co-construite avec DataGen, experts du marché
Un pipeline ETL complet déployé, prêt pour votre portfolio
Accès à vie aux supports et aux mises à jour
Accompagnement carrière et accès à la communauté alumni
Attestation de fin de formation DataBird (non certifiante)
Contacter un conseiller
Ou recevoir le programme détaillé par email
19 Sep 26
20 Sep 2026
60 heures · 6 semaines · 15 places max
Places disponibles
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22 Sep 26
03 Nov 2026
60 heures · 6 semaines · 15 places max
Places disponibles
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22 Sep 26
24 Nov 2026
60 heures · 6 semaines · 15 places max
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  • Certaines formations DataBird sont éligibles au CPF et aux financements OPCO.
  • Vous pouvez également financer votre formation par France Travail via l'AIF ou le CSP, ou par Transitions Pro via le PTP.
  • Toutes nos formations sont parfaitement alignées avec les exigences de la certification Qualiopi.
Logo de certification Qualiopoiaffiche indiquant une formation éligible au compte formation, cadre bleu et rouge et site moncompteformation.gouv.fr.Logo OPCO bleu avec le texte opérateurs de compétences sur fond blanc.

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Quels sont les formats de formation disponibles ?

Nous proposons une flexibilité totale pour s'adapter à l'organisation de vos équipes. Nos parcours peuvent être déployés :

  • En 100% Distanciel : Comme pour le parcours mené avec Labelium pour former plus de 100 apprenants .
  • En 100% Présentiel : Pour créer une émulation collective, comme réalisé avec les 30 apprenants de TF1 .
  • En Hybride (Présentiel & Distanciel) : Le format le plus courant pour allier flexibilité et ancrage, déployé chez Cartier, TDF ou Accor .
  • En Coaching Personnalisé : Pour des besoins experts, nous proposons du coaching individuel (ex: 12h de coaching Data Science chez Corum) .
  • En format Événementiel : Organisation de journées fédératrices autour de la Data, comme réalisé pour WSN .
Informations mises à jour au 15/08/2026