Les meilleurs cours AWS, Azure et GCP pour futurs data engineers cloud

Si vous cherchez une formation en data engineering cloud, la profusion de ressources peut vite dérouter — et il n’est pas évident de savoir lequel des 3 grands fournisseurs choisir, ni s’il faut en apprendre plusieurs. Le conseil qui revient le plus dans la communauté est de commencer par un seul cloud, puis d’en ajouter un deuxième uniquement quand le premier vous paraît routinier. Si vous vous demandez lequel choisir, voici un cadre de décision :

• Apprenez d’abord AWS si vous visez le plus grand nombre d’offres d’emploi
• Apprenez d’abord GCP si le travail visé est très orienté BigQuery et Dataflow
• Apprenez d’abord Azure si votre employeur utilise déjà SQL Server et Power BI.

Cette sélection s’adresse à celles et ceux qui évoluent vers un rôle d’ingénieur·e data cloud : analystes souhaitant prendre la main sur les pipelines, ingénieurs logiciels se tournant vers les plateformes data, et data engineers travaillant on-premise avec Spark et qui doivent passer à Glue, Synapse ou Dataflow. J’ai retenu ces ressources en fonction de si leur programme s’aligne sur un référentiel de certification réel (CLF-C02, AZ-900, DP-203, Google Professional Data Engineer), s’ils couvrent les services data plutôt qu’une administration cloud générale, et s’ils sont recommandés par des praticiens.

Je pars du principe que vous connaissez un peu Python et SQL. Si ce n’est pas le cas, ce manque compte davantage que le choix du cloud. Avant de choisir un cloud, comblez cet écart avec le parcours Associate Data Engineer in SQL de DataCamp, qui pose les bases SQL et ETL/ELT présupposées par tous les services Spark managés.

En bref

1. DataCamp : Understanding Cloud Computing

Le cours Understanding Cloud Computing est le bon point de départ si vous n’avez jamais eu de compte AWS, Azure ou GCP et souhaitez acquérir un vocabulaire commun avant de cliquer dans une console. Le cours est conceptuel plutôt que pratique, ce qui est exactement ce qu’il vous faut à l’heure zéro.

Il couvre les modèles de service (IaaS, PaaS, SaaS), les modèles de déploiement (public, privé, hybride), les différences entre les grands fournisseurs, et la répartition des responsabilités de sécurité et de gouvernance entre vous et l’éditeur. Comme il est neutre vis-à-vis des fournisseurs, vous pouvez lire un tutoriel AWS Glue et un tutoriel Azure Data Factory et constater qu’ils résolvent le même problème avec des noms différents. #

Le cours se déroule dans le navigateur : aucune installation locale et aucune facture cloud pendant l’apprentissage. Un abonnement individuel coûte environ 25 à 33 $ par mois, facturés annuellement, pour un accès illimité à tous les cours DataCamp cités ici.

• Niveau : Débutant, aucun compte cloud requis
• Format : Cours interactif, aucun prérequis en code
• Idéal pour : Analystes et personnes en reconversion qui ont besoin des concepts cloud avant les consoles

2. DataCamp : AWS Cloud Practitioner (CLF-C02) — parcours de compétences

Si le consensus de r/dataengineering vous oriente vers le cloud d’Amazon, le parcours AWS Cloud Practitioner (CLF-C02) est l’option la plus économique pour intégrer d’un coup et de manière structurée le paysage des services. Il suit le référentiel de l’examen CLF-C02 plutôt qu’une visite aléatoire de la console.

Vous verrez les concepts du cloud, les services clés d’AWS (dont S3, EC2 et IAM), la sécurité et le modèle de responsabilité partagée, ainsi que la facturation et les prix, un volet que la plupart des débutants ignorent jusqu’au week-end où un cluster EMR reste allumé. Pour un data engineer, les chapitres sur les coûts sont essentiels : la maîtrise budgétaire fait partie du métier, ce n’est pas un sujet annexe.

CLF-C02 est une certification de base : elle ne vous apprendra pas à écrire un job Glue ni à modéliser un schéma Redshift. Considérez-la comme la carte, puis passez au parcours AWS Skill Builder Data Engineer au point 6 pour le travail de pipeline concret.

• Niveau : Débutant, aligné sur le référentiel CLF-C02
• Format : Parcours de compétences, plusieurs cours interactifs
• Idéal pour : Apprenants qui se consacrent d’abord à AWS pour la largeur du marché de l’emploi

3. DataCamp : Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900) — parcours de compétences

Commencez ici plutôt que par AWS si votre employeur utilise déjà SQL Server, Power BI et Active Directory, ce qui est fréquent dans les équipes data en entreprise. AZ-900 est précisément l’entrée conçue par Microsoft pour ce contexte.

Le parcours Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900) passe en revue les concepts de base d’Azure, les grandes familles de services, la gestion et la gouvernance, ainsi que les options de tarification et de support. Vous y croiserez Azure Blob Storage et Data Lake Storage en tant que noms de services, ce qui suffit pour rendre le contenu DP-203 lisible plutôt que déroutant.

Un point pratique sur les coûts : la formation est une facture, la certification en est une autre. L’examen AZ-900 coûte environ 99 à 120 $ selon la région, et il n’est pas nécessaire de le passer pour tirer profit du parcours. Je ne paierais l’examen que si une offre d’emploi ou un processus de promotion interne l’exige explicitement.

• Niveau : Débutant, prérequis minimaux
• Format : Parcours de compétences aligné sur les domaines AZ-900
• Idéal pour : Professionnels des données dans des organisations très Microsoft

4. John Savill's Technical Training (YouTube)

Les playlists gratuites de Savill expliquent pourquoi vous n’avez pas forcément besoin de payer pour les bases Azure. Ses séries AZ-900 et AZ-104 sont souvent citées comme un excellent point de départ gratuit.

Le contenu AZ-104 est orienté administration, et c’est justement l’intérêt pour un data engineer : identité, réseau, comptes de stockage et gouvernance sont les sujets qui bloquent quand votre pipeline Data Factory n’atteint pas un endpoint privé. Il organise aussi des sessions d’étude en live et des explications au tableau blanc, souvent meilleures que bien des contenus payants.

Ce que vous n’aurez pas ici : de l’interactif ou du design de pipeline. Pas de modélisation dimensionnelle Synapse, pas de patrons de chargement incrémental, pas de dbt. Servez-vous des playlists pour consolider la couche infrastructure, puis consacrez votre temps d’étude au parcours DP-203.

• Niveau : Débutant à intermédiaire
• Format : Playlists YouTube gratuites et sessions d’étude en direct
• Idéal pour : Apprenants Azure sans budget qui ont besoin des fondamentaux d’infrastructure

5. DataCamp : Introduction to GCP

Choisissez le cours Introduction to GCP de DataCamp si vous visez des missions très analytiques, car GCP est régulièrement salué dans les fils r/dataengineering pour ses outils data et la simplicité de BigQuery par rapport à l’installation d’un cluster Redshift.

Le cours présente le paysage des services GCP, les options de stockage et de calcul, et la place de BigQuery dans une stack analytique. Je le positionne avant le contenu éditeur pour une question de séquençage : les labs Google Cloud Skills Boost supposent que vous savez déjà ce qu’est un projet, un compte de service et une région ; ce cours vous l’apporte en quelques sessions.

Limite honnête : la profondeur. Vous ne sortirez pas d’un cours d’introduction en sachant concevoir un pipeline streaming avec Pub/Sub et Dataflow, et ce n’est pas l’objectif. L’entrée suivante couvre ce besoin.

• Niveau : Débutant
• Format : Cours interactif, dans le navigateur
• Idéal pour : Analystes et ingénieurs qui se dirigent vers des projets centrés sur BigQuery

6. DataCamp : Google Cloud Data Engineer — parcours de compétences

Le parcours Google Cloud Data Engineer de DataCamp est la voie la plus directe de cette liste pour passer de « je connais un peu SQL » à « je peux construire un pipeline sur GCP ». C’est celui que je recommande à la plupart des personnes en reconversion. Il reste focalisé sur les services data, sans dériver vers l’administration cloud générale.

L’accent est mis sur le quotidien d’un data engineer GCP : stockage, BigQuery et acheminement des données via des pipelines, sur le même périmètre que la certification Google Professional Data Engineer (BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Composer, Dataproc). Suivre le parcours dans le navigateur évite de jongler avec les alertes de facturation et les erreurs IAM tout en apprenant vos premières agrégations fenêtrées.

À savoir : le parcours suppose Python et SQL. Si vous êtes hésitant sur l’un ou l’autre, vous passerez votre temps à déboguer de la syntaxe au lieu d’apprendre le design de pipelines. DataCamp propose aussi le parcours Associate Data Engineer in SQL pour combler l’écart avant d’approfondir GCP.

• Niveau : Intermédiaire, Python et SQL requis
• Format : Parcours de compétences, plusieurs cours et projets interactifs
• Idéal pour : Aspirant·e·s data engineers ayant choisi GCP et cherchant de la pratique, pas des slides

7. Adrian Cantrill's AWS Certified Solutions Architect Associate (SAA-C03)

Le cours SAA-C03 de Cantrill est régulièrement cité comme la meilleure base AWS par la communauté, réputation méritée par la profondeur sur la plomberie plutôt que par un survol de services tape-à-l’œil. 

Pour un·e data engineer cloud, la valeur est concentrée dans les chapitres que d’autres formations data effleurent : rôles et politiques IAM, réseau VPC et endpoints, classes de stockage et règles de cycle de vie, chiffrement avec KMS.

C’est un cours payant vendu directement sur le site de Cantrill, avec un tarif fixé là-bas et variable selon les promotions. L’engagement est conséquent, plutôt en semaines qu’en soirées. Ce n’est pas non plus un cours de data engineering : considérez-le comme la couche sous-jacente au point 11, pas comme un substitut.

• Niveau : Intermédiaire, suppose des bases IT
• Format : Cours vidéo payant avec labs et diagrammes d’architecture
• Idéal pour : Ingénieurs qui veulent comprendre pourquoi un pipeline AWS casse, pas seulement comment le construire

8. Google Cloud Skills Boost : Data Engineer Learning Path

La plateforme de formation de Google est l’endroit idéal pour pratiquer GCP sans rien provisionner vous‑même, car les labs du Data Engineer Learning Path vous fournissent un projet temporaire avec les API déjà activées. Plusieurs cours et labs sont gratuits.

Le parcours couvre BigQuery pour l’entreposage et l’analytics SQL, Dataflow pour les transformations batch et streaming, Pub/Sub pour l’ingestion d’événements, Cloud Composer pour l’orchestration basée sur Airflow, et Dataproc pour Spark managé. Cette liste reflète le référentiel de l’examen Google Professional Data Engineer, ce qui en fait aussi une préparation à la certification.

Les coûts varient selon la voie. Les labs et quêtes gratuits couvrent large, tandis que les versions hébergées par des partenaires se situent généralement entre 39 et 79 $ par mois. Vérifiez si la voie gratuite vous apporte déjà ce qu’il vous faut avant de payer deux fois pour le même programme.

• Niveau : Intermédiaire
• Format : Cours éditeur + labs pratiques chronométrés, niveaux gratuit et payant
• Idéal pour : Apprenants GCP qui veulent pratiquer la console sans compte de facturation personnel

9. Grow Data Skills : parcours data engineering pour AWS, Azure et GCP

Grow Data Skills propose des parcours autonomes par cloud, avec pour promesse un portfolio concret plutôt que des heures de cours. Pour quelqu’un sans expérience cloud, les projets comptent davantage que le certificat.

Chaque parcours commence par les fondamentaux (modélisation des données, entrepôt, batch vs streaming), puis aborde l’ingestion, le stockage, la transformation et l’orchestration spécifiques au cloud. Le différenciateur, ce sont les projets : des pipelines de bout en bout et des architectures lakehouse à mettre dans un repo et à présenter en entretien.

Le parcours est payant avec un prix affiché au paiement, variable selon la région et les promotions, et suppose des bases en Python et SQL, plus une certaine familiarité cloud. Si vous n’avez pas terminé un parcours débutant, faites-le d’abord, sinon vous passerez vos projets à recopier des commandes incomprises.

• Niveau : Intermédiaire
• Format : Vidéo en autonomie + projets guidés, payant
• Idéal pour : Personnes en reconversion qui ont besoin de trois ou quatre pipelines portfolio, pas d’un certificat de plus

10. Smart Data Learning : Data Engineering With Azure, AWS & GCP

Il s’agit d’un programme virtuel en live de 14 semaines qui couvre les trois clouds dans un seul syllabus, à envisager si les vidéos en autonomie vous ont déjà laissé sur le carreau. Les échéances et une cohorte fonctionnent pour certain·e·s ; prétendre le contraire n’aide personne.

La structure aborde d’abord les concepts clés du data engineering, puis leurs déclinaisons par cloud : S3, Glue, Redshift et EMR sur AWS ; Data Lake, Data Factory et Synapse sur Azure ; BigQuery, Dataflow et Pub/Sub sur GCP. Devoirs et labs accompagnent les sessions live, avec du travail évalué plutôt que du visionnage passif.

Une expérience préalable en Python et SQL est recommandée, et, honnêtement, nécessaire. Le prix est un forfait indiqué sur la page du cours et varie selon la région, ce qui manque de transparence à mon goût ; exigez un chiffrage écrit avant de vous engager 14 semaines.

• Niveau : Intermédiaire ; programmation, Python et SQL recommandés
• Format : Cohorte virtuelle en live, 14 semaines, devoirs et labs
• Idéal pour : Apprenants qui ont besoin d’un rythme planifié et veulent couvrir les trois clouds en un passage

11. AWS Skill Builder : AWS Certified Data Engineer – Associate Learning Path

Ce parcours d’apprentissage sur AWS Skill Builder est la destination des apprenants AWS après CLF-C02, car c’est la seule ressource AWS de cette liste conçue spécifiquement autour des services de data engineering, et non de l’architecture générale. C’est la plateforme de formation d’Amazon, donc le contenu colle au guide d’examen à jour.

Le parcours se concentre sur les services que vous opérerez au quotidien : AWS Glue pour l’ETL, Lake Formation pour les data lakes gouvernés, Amazon Redshift pour l’entreposage, EMR pour les charges Spark et Hadoop, et Kinesis pour l’ingestion en streaming. Les tarifs sont mixtes : une part significative de formation digitale gratuite, et l’abonnement Individual à Skill Builder à environ 29 $/mois ou 299 $/an pour les labs et la préparation à l’examen.

Le saut de difficulté après CLF-C02 est réel. Ce contenu vise la profondeur exigée à l’examen et suppose que vous savez déjà naviguer dans la console, lire des politiques IAM et raisonner sur le placement dans un VPC ; ne commencez pas ici pour votre premier contact avec AWS.

• Niveau : Avancé ; recommandé après CLF-C02 et un peu de pratique
• Format : Parcours éditeur, cours gratuits + niveau d’abonnement payant
• Idéal pour : Ingénieurs visant l’examen AWS Certified Data Engineer – Associate

12. Microsoft Learn : parcours Azure Data Engineering (DP-203)

Le meilleur cursus Azure avancé gratuit vient de Microsoft, et le parcours DP-203 est celui à suivre une fois les concepts AZ-900 acquis. Tous les modules Learn sont gratuits à lire et à pratiquer.

La couverture porte sur la stack data Azure proprement dite : Azure Data Lake Storage, Synapse Analytics pour l’entreposage et les pools Spark, Data Factory pour l’orchestration et les activités de copie, Stream Analytics pour les requêtes en streaming, et Azure Databricks pour les transformations en notebooks. Si votre équipe standardise des workloads Synapse à l’ère Fabric, ce contenu est au plus près de votre quotidien.

Deux écueils honnêtes. Microsoft Learn est très textuel et peut ressembler à de la documentation avec une barre de progression : associez-le à votre propre abonnement et construisez quelque chose plutôt que de cliquer sur Suivant. Et les frais de l’examen DP-203 tournent autour de 165 $, l’item le plus coûteux de cette liste au temps passé.

• Niveau : Avancé ; recommandé après AZ-900 et un peu de pratique
• Format : Modules gratuits en autonomie, examen payant
• Idéal pour : Data engineers Azure recherchant une couverture fidèle à l’éditeur sans coût de cours

13. Fils r/dataengineering sur le choix du cloud

La ressource gratuite la plus utile de cette liste n’est pas un cours : c’est le subreddit r/dataengineering. Des fils comme « Which cloud provider is best to learn for someone just starting out in the Data Engineering field? » et « Data engineering in GCP, Azure, or AWS is best to upskill and switch » sont là où la décision se prend vraiment, et les répondants sont souvent ceux qui siègent en jury de recrutement.

Les positions récurrentes sont assez constantes : AWS est vu comme l’investissement de carrière le plus sûr grâce à sa part de marché ; GCP est recommandé pour les workloads très data et ML grâce à BigQuery et Dataflow ; Azure s’impose quand l’employeur est centré Microsoft ou selon le marché local. Autre conseil répété : choisissez un cloud, devenez bon, puis ajoutez-en un second.

Lisez les fils pour les nuances locales qu’aucun programme de cours ne contient. Que les offres d’emploi de votre ville mentionnent Synapse ou Snowflake, seuls les praticiens locaux peuvent le dire, et cela doit primer sur toutes les autres recommandations ici.

• Niveau : Tous
• Format : Discussion communautaire gratuite
• Idéal pour : Décider sur quel cloud s’engager avant de dépenser en formation

Compétences requises pour un·e data engineer cloud

Un·e data engineer cloud conçoit, construit et opère des pipelines de données sur AWS, Azure ou GCP, ce qui signifie en pratique des jobs ETL/ELT alimentant des data lakes et des entrepôts, avec la sécurité et la maîtrise des coûts autour. Le poste est à la croisée de l’ingénierie logicielle et de l’analytics, et cela se reflète dans les compétences attendues.

• Programmation et requêtage : Python et SQL, non négociables
• Stockage objet : Amazon S3, Azure Blob et Data Lake Storage, ou Google Cloud Storage
• Entrepôts et moteurs analytiques : Redshift, BigQuery ou Synapse, et Snowflake en contexte multi‑cloud
• Orchestration : Airflow, plus les ordonnanceurs natifs (AWS Step Functions, pipelines Azure Data Factory, Cloud Composer)
• Streaming : Kinesis, Azure Event Hubs ou Pub/Sub, et Kafka lorsque l’équipe gère ses propres brokers
• Infrastructure as code : Terraform, CloudFormation ou Bicep
• Bases d’exploitation : Linux, réseau, Git et aisance en ligne de commande

Pour les contenus de niveau certification plus bas dans la liste, comptez 6 à 12 mois d’expérience pratique cloud comme base. Les parcours DP-203 et AWS Data Engineer ne seront pas tendres avant cela.

Parcours d’apprentissage suggéré

Voici l’ordre que je suivrais si je débutais comme analyste aujourd’hui et voulais passer des entretiens pour des postes de data engineer cloud d’ici un an.

Étape 1 : acquérir le vocabulaire et choisir un cloud

Suivez Understanding Cloud Computing, puis lisez quelques fils r/dataengineering sur le choix du cloud en gardant sous les yeux les offres d’emploi de votre région. Engagez-vous sur un fournisseur avant d’acheter quoi que ce soit d’autre.

Étape 2 : apprendre correctement les fondamentaux d’un fournisseur

Selon l’étape 1, suivez le parcours AWS Cloud Practitioner (CLF-C02), le parcours Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900), ou Introduction to GCP plus les premiers cours du parcours Google Cloud Data Engineer. Si vous avez choisi Azure, n’avez aucun budget et n’avez pas besoin d’interactivité, les playlists AZ-900 et AZ-104 de John Savill couvrent gratuitement le même terrain.

Étape 3 : approfondir les services data de ce cloud

C’est ici que vous devenez employable.

• Les apprenants GCP terminent le parcours Google Cloud Data Engineer puis enchaînent avec les labs gratuits BigQuery, Dataflow et Pub/Sub sur Google Cloud Skills Boost.
• Les apprenants AWS passent au parcours Skill Builder Data Engineer pour Glue, Lake Formation, Redshift et Kinesis.
• Les apprenants Azure passent au parcours Microsoft Learn DP-203 gratuit pour Data Lake Storage, Synapse et Data Factory.

Étape 4 : construire des projets et consolider la couche infrastructure

Livrez deux ou trois pipelines de bout en bout que vous pouvez expliquer, via les modules projet de Grow Data Skills ou par vous‑même avec Terraform et Airflow. En parallèle, le cours SAA-C03 de Cantrill comble les lacunes IAM, VPC et chiffrement laissées par les cours uniquement data. Si vos difficultés tiennent plus aux échéances qu’au contenu, remplacez cette étape par la cohorte de 14 semaines Smart Data Learning.

Pour conclure

Pour la plupart d’entre vous, la séquence gagnante est Understanding Cloud Computing, suivie d’un parcours de fondamentaux chez un fournisseur, puis du parcours services data correspondant. Deux semaines de concepts vous épargnent un mois de confusion, et choisir un cloud vaut mieux qu’en picorer trois.

À savoir : les frais d’examen évoluent ; les 99 à 120 $ pour AZ-900, 165 $ pour DP-203 et 299 $ par an pour AWS Skill Builder sont les montants en vigueur à l’écriture, pas des garanties.

Autre mise en garde que personne ne veut formuler quand il vend une formation : aucune de ces ressources ne vous embauchera à elle seule ; ce qui décroche les entretiens, ce sont deux ou trois pipelines que vous avez construits, cassés et que vous pouvez expliquer, idéalement avec Terraform dans le dépôt. Les certificats ouvrent le screening ; les projets le remportent.