Articles sur l'ingénierie des données

Un parcours sélectionné de cours AWS, Azure et GCP qui développent réellement des compétences en data engineering, avec prix, prérequis et limites assumées.

Un panorama honnête et structuré des meilleures ressources gratuites pour apprendre l’ingénierie des données, des bases SQL aux pipelines complets.

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Préparez votre entretien Databricks. Obtenez des réponses d’experts sur Delta Lake, Unity Catalog, Spark, le déploiement de modèles ML et l’architecture Medallion.

Comparez Docker Swarm et Kubernetes pour choisir l’outil d’orchestration de conteneurs adapté à votre équipe. Explorez les fonctionnalités clés, la montée en charge et les cas d’usage idéaux.

Apprenez à utiliser RTO et RPO pour concevoir des plans de reprise efficaces sur le cloud et on-premise. Découvrez comment équilibrer coût et risque selon les secteurs.

Préparez votre entretien avec des questions Jenkins — de « c'est quoi ? » à l'exploitation à grande échelle : pipelines, agents, identifiants, plugins et reprise après incident.

Découvrez les principales différences entre Docker et le runtime de conteneur containerd. Découvrez leur architecture et quand utiliser chaque outil pour le développement.

Maîtrisez la conception de relations plusieurs-à-plusieurs à l'aide de tables de jonction. Apprenez à maintenir la normalisation, à éviter les anomalies de données et à mettre en œuvre des schémas dans SQL et nosql.

Préparez-vous à votre prochain entretien d'ingénierie des données grâce à ce guide qui répond aux questions les plus fréquemment posées sur Azure Data Factory, couvrant tous les aspects, des concepts fondamentaux aux problèmes avancés basés sur des scénarios.

Ce guide présente les schémas en étoile et en Snowflake, deux méthodes courantes d'organisation des données dans les entrepôts. Vous découvrirez leur fonctionnement, leurs différences et quand les utiliser en fonction de vos besoins en matière de données.