Nos alumni travaillent chez :

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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

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

Ce que la formation vous apporte :

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.

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.

Fondations cloud & ingestion des données

La première semaine pose les bases : fondamentaux du cloud et de SQL pour naviguer dans un environnement de données moderne (contenu non détaillé dans les syllabus fournis, structure standard d'introduction).

La deuxième semaine entre dans le vif du sujet avec Fivetran, l'outil de référence pour l'intégration de données. Création et déploiement de pipelines automatisés qui ingèrent la donnée directement dans BigQuery, avec des flux scalables adaptés à des cas d'usage réels d'entreprise, pas de simples exercices jetables. L'accent est mis sur les bonnes pratiques dès le départ, car c'est cette rigueur initiale qui évite les dettes techniques plus loin dans le pipeline.
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

Modélisation et fiabilisation avec dbt

dbt (Data Build Tool) a changé la façon dont les équipes data travaillent : la donnée y est versionnée, testée et documentée comme du vrai code, plutôt que traitée via des requêtes SQL isolées et non traçables.

La semaine 3 couvre la modélisation analytique : construction de modèles selon une architecture en médaillon (bronze/argent/or), choix du bon type de modèle selon les besoins business, automatisation du traitement dans le cloud. La semaine 4 approfondit avec les tests et la mise en production : implémentation de tests dbt pour garantir la fiabilité des données, avec un vrai processus de peer review et de déploiement contrôlé.
Structurer des modèles de données selon une architecture en médaillon
Implémenter et documenter des tests dbt pour valider la qualité des modèles
Déployer un projet à l'échelle d'une organisation, en respectant les standards qualité
logo sql bleu évoquant les requêtes de base de données dans un contexte de formation data

Ingénierie logicielle & orchestration

Cette étape apporte la dimension "ingénierie" qui distingue un Analytics Engineer d'un simple analyste SQL. La semaine 5 couvre les fondamentaux du versioning et de l'intégration continue (Git, CI/CD) (contenu non détaillé dans les syllabus fournis, positionné ici comme passerelle entre dbt et l'orchestration).

La semaine 6 se consacre à Apache Airflow : installation et configuration dans un environnement conteneurisé, conception et exécution de DAGs pour structurer des workflows efficaces. C'est ce qui permet de faire tourner des chaînes de traitement de façon autonome et surveillée, sans intervention manuelle constante.
Installer et configurer Airflow dans un environnement conteneurisé
Concevoir et exécuter des DAGs pour structurer des workflows efficaces
Utiliser des opérateurs pour automatiser différentes tâches dans un pipeline
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

Cas pratique, automatiser et optimiser un flux dbt

Un projet complet mobilisant l'ensemble des compétences acquises sur les six premières semaines. Construction d'un modèle de données optimisé, documenté et maintenable avec dbt, mis en production et utilisé dans un cas d'usage business concret.

Le projet inclut l'automatisation des transformations en cloud, la création d'un dashboard de restitution sur un outil BI en self-service (type Metabase), et une analyse business construite autour d'un KPI clé. C'est le livrable qui démontre une capacité à industrialiser une chaîne de traitement, du data brut jusqu'à la décision business.
Construire un modèle de données optimisé, documenté et maintenable
Automatiser l'exécution des transformations dans un environnement cloud
Créer un dashboard de restitution sur un outil BI en self-service
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

Cas pratique final, intégration

Dernière étape du parcours, consacrée à la consolidation et à la finalisation du projet (contenu non détaillé dans les syllabus fournis). Vraisemblablement un temps de correction, de finition du livrable de portfolio, et de préparation à sa présentation.
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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.

« La formation Data Science & IA offre une découverte approfondie sur les sujets IA comme promis. J'ai identifié les étapes d'un projet IA et su manipuler un modèle. »
Photo de profil Google de Edouard Dordor

Alumni DataBird

Data Science & IA Champion
« Très belle expérience de mes formations intensives en distanciel data analyst et data scientist, avec des formateurs à l'écoute et du contenu très riche. »
Photo de profil Google de Aude Brassart

Alumni DataBird

Data Scientist / Data Analyst
« Avant de commencer, j'étais novice complet en data. À la fin, je me suis sentie apte à démarrer sans passer par la case stage. »
Photo de profil Google de Tulay SIGIRCI

Alumni DataBird

Data Science & IA Champion
« La formation DataBird m'a conforté dans le changement professionnel que je voulais opérer, en élargissant mes compétences. »
Photo de profil Google de Charles Lorphelin

Justine Guégan

Data Scientist
quelques cas d'usage

Ce que vous serez capable de faire en fin de formation

Découvrez des exemples de cas d’usage par secteur d’activité.
Ce que vous serez capable de développer et déployer grâce à la formation👇

Marketing / Communication
Fiabiliser les données marketing

Construire des pipelines dbt qui garantissent des données propres et cohérentes pour toutes les analyses.‍

Centraliser les sources multi-canaux

Automatiser l'ingestion des données publicitaires, CRM et web dans un entrepôt unique.‍

Accélérer l'accès aux insights

Réduire le temps entre la collecte de la donnée et sa disponibilité pour les équipes marketing.
Finance
Automatiser la consolidation financière

Construire des pipelines qui agrègent automatiquement les données de plusieurs systèmes comptables.‍

Fiabiliser les indicateurs de pilotage

Mettre en place des tests de qualité de données pour éviter les erreurs de reporting.‍

Réduire les délais de clôture

Automatiser les flux de données pour accélérer la production des états financiers.
Ressources Humaines
Centraliser les données RH dispersées

Construire des pipelines qui unifient les données de paie, recrutement et performance.‍

Fiabiliser le reporting RH

Mettre en place des tests automatisés qui détectent les incohérences avant qu'elles n'atteignent les dashboards.‍

Automatiser les flux entre outils RH

Synchroniser automatiquement les données entre SIRH, ATS et outils de paie.
Logistique & Supply Chain
Construire un entrepôt de données logistique
Freelance / Indépendants
Proposer des architectures data clé en main

Construire des infrastructures de données fiables pour des PME sans équipe data interne.‍

Auditer et fiabiliser des pipelines existants

Identifier les points de rupture et mettre en place des tests de qualité.‍

Valoriser une expertise rare et recherchée

Positionner vos services sur un métier technique à forte demande et peu de profils disponibles.
Tarif et sessions

Choisissez la date qui vous convient le mieux

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
3 990 €
Éligible CPF
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 aux supports et aux mises à jour
Attestation de fin de formation DataBird (non certifiante)
Contacter un conseiller
Ou recevoir le programme détaillé par email
Places disponibles
22 Sep 26
03 Nov 2026
90 heures · 9 semaines · 15 places max
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Places disponibles
22 Sep 26
24 Nov 2026
90 heures · 9 semaines · 15 places max
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Places disponibles
08 Nov 26
20 Dec 2026
90 heures · 9 semaines · 15 places max
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F.A.Q nos formations professionnelles

Si vous avez des questions sur nos formations ou sur DataBird, vous êtes au bon endroit !

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