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Bootcamp Data Engineering – From Zero to Hero

Un programme complet et structuré pour maîtriser le Data Engineering moderne, des bases fondamentales jusqu’à l’architecture avancée. À travers des projets concrets, des pipelines industriels et les technologies utilisées en entreprise (Spark, Kafka, Kubernetes, Lakehouse, Cloud…), vous développerez les compétences techniques et architecturales recherchées sur le marché international.
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Bootcamp Data Engineering – De Débutant à Senior Ready 🚀

🎯 Objectif pédagogique

Ce Bootcamp complet a été conçu pour vous faire évoluer progressivement vers un niveau
Senior Data Engineer prêt pour le marché international.

Le programme couvre l’ensemble des compétences modernes exigées en entreprise :
Big Data, Lakehouse, Streaming, Cloud, DevOps, Architecture et Leadership technique.

Aucune improvisation : ce parcours a été structuré par des Data Engineers expérimentés,
aligné avec les standards industriels actuels.

✔ Ce que vous allez maîtriser

  • Outils industriels : Spark 3.x, Kafka, Flink, Docker, Kubernetes, dbt, Delta Lake, Iceberg.
  • Architectures modernes : Médaillon (Bronze/Silver/Gold), Kappa, Lambda, Lakehouse, Data Mesh.
  • Industrialisation : pipelines batch & streaming en production.
  • Optimisation & performance : partitioning, caching, tuning Spark.
  • Cloud & stockage objet : S3, GCS, Azure Blob, MinIO.
  • CI/CD & GitOps pour plateformes Data.
  • Leadership technique : ADR, RFC, Design Reviews.

👥 Ce Bootcamp est fait pour vous si :

  • Vous êtes développeur et souhaitez entrer dans le monde du Big Data.
  • Vous êtes Analyste BI et voulez évoluer vers le Data Engineering moderne.
  • Vous êtes professionnel expérimenté et souhaitez structurer une plateforme Data complète.
  • Vous êtes Architecte ou Manager et souhaitez comprendre les technologies Data actuelles.

📘 Structure Complète du Programme (3 Niveaux Progressifs)

🟦 Niveau 1 : Fondations & Premiers Pipelines

Objectif : Construire des bases solides en Python, SQL et systèmes distribués.

  • Python & SQL pour Data Engineers
  • Linux & Bash
  • Git & workflows collaboratifs
  • Introduction Big Data & Hadoop
  • MongoDB & Elasticsearch
  • Introduction PySpark
  • Orchestration de pipelines
  • Bonus : FastAPI

🎮 Projet : Video Games Analytics Platform
Pipeline complet : Ingestion → Transformation → Stockage → API → Dashboard

Résultat : Construire un pipeline data complet de bout en bout.

🟩 Niveau 2 : Industrialisation & Lakehouse

Objectif : Maîtriser les technologies utilisées en entreprise.

  • Docker & Kubernetes pour workloads Data
  • PySpark avancé & optimisation
  • Spark sur Kubernetes
  • Kafka & Streaming temps réel
  • Delta Lake & Iceberg (ACID, Time Travel)
  • dbt & Data Quality
  • Cloud Object Storage (S3, GCS)

📦 Projet : Pipeline E-commerce Lakehouse
Kafka → Spark Streaming → Delta Lake → dbt → Dashboard

Résultat : Déployer une architecture Data moderne en production.

🟥 Niveau 3 : Architecture & Seniorité

Objectif : Atteindre le niveau Senior Data Engineer / Architecte Data.

  • Kubernetes Deep Dive & GitOps
  • Airflow & orchestration avancée
  • Messaging distribué (Kafka internals)
  • Spark & Scala Deep Dive
  • MLOps & Feature Stores
  • Data Mesh & Data Contracts
  • Realtime OLAP (ClickHouse, Druid)
  • Architecture, ADR, Leadership technique

Résultat : Concevoir, défendre et piloter une architecture Data complète.

🏆 Compétences Acquises

  • Construction de pipelines batch & streaming
  • Optimisation Spark avancée
  • Déploiement sur Kubernetes
  • Architecture Lakehouse moderne
  • Gouvernance & sécurité des données
  • Conception d’architectures distribuées scalables
  • Leadership technique & Design Reviews

👨‍🏫 Instructeur

Mamadou Youssouf Diakité est un expert reconnu en Data Engineering et en architecture de données, avec une expérience significative dans la conception et l’accompagnement de formations complètes en Big Data et Data Engineering.

Avec une forte présence sur LinkedIn et une communauté de plus de 2 000 abonnés, il partage régulièrement des contenus pédagogiques et des retours d’expérience sur les technologies modernes du Big Data.

✨ Récemment, il a lancé le programme “From Zero to Hero”, un bootcamp Data Engineering en open-source, structuré en 35 modules progressifs (du niveau débutant au niveau avancé), couvrant des sujets tels que Spark, Kafka, Flink, dbt, Delta Lake, Airflow, Kubernetes et les architectures Lakehouse.

Ce bootcamp a rapidement attiré plus de 1 000 apprenants issus de plus de 40 pays, démontrant l’impact de son approche pédagogique orientée pratique et sa capacité à rendre accessible des compétences techniques avancées à un public international.

🔗 Son expertise se reflète également dans son rôle professionnel en tant que Head of Research and Data Architecture, où il pilote des stratégies de données complexes et accompagne des équipes dans l’adoption des meilleures pratiques data-driven.

👉 Vous pouvez en apprendre davantage sur son parcours et suivre ses publications sur LinkedIn ici :
🔗 https://www.linkedin.com/in/mamadou-youssouf-diakite-083630135/

🛠️ Stack Technologique

Spark • Kafka • Flink • Delta Lake • Iceberg • Docker • Kubernetes • Helm • ArgoCD •
Airflow • dbt • MLflow • DataHub • Prometheus • Grafana • AWS S3 • GCS • Azure Blob

🎯 Résultat Final : SENIOR READY

À la fin du Bootcamp, vous serez capable de :

  • Construire et déployer une plateforme Data moderne.
  • Optimiser des pipelines à grande échelle.
  • Prendre des décisions d’architecture.
  • Participer à des Design Reviews.
  • Encadrer techniquement une équipe Data.

🚀 Démarrer le Bootcamp

Choisissez votre point d’entrée :

  • 🟦 Niveau Débutant
  • 🟩 Niveau Intermédiaire
  • 🟥 Niveau Avancé

Suivez le parcours étape par étape et construisez votre expertise jusqu’au niveau Senior.

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