Dans un contexte où les entreprises sont de plus en plus data-driven et orientées vers l’automatisation, maîtriser la récupération de données via API, fichiers ou Snowflake est un atout stratégique.

Cette formation permet de développer des compétences concrètes en automatisation de flux, intégration de données, transformation et consolidation pour répondre aux besoins croissants des organisations. Les professionnels capables d’optimiser les processus opérationnels, de sécuriser et de centraliser les données sont fortement recherchés. Se former à ces techniques ouvre des opportunités dans les métiers de data engineer, analyste data, consultant en automatisation ou gestionnaire de processus IT, tout en préparant à des évolutions vers des responsabilités de pilotage de projets data et de digitalisation des services.

Cette compétence renforce l’employabilité et accompagne la transformation digitale des entreprises.

Public

À qui s'adresse la formation Data analyst (Flux et données)

Cette formation s'adresse aux professionnels souhaitant approfondir leurs compétences en analyse de données automatisée. Elle est idéale pour les data analysts, ingénieurs de données et développeurs qui veulent maîtriser l'automatisation des flux de données. Les participants devraient avoir des connaissances de base en Python et SQL pour tirer pleinement parti du programme.

Prérequis

Quelles sont les compétences requises pour s'inscrire à la formation Data analyst (Flux et données)

  • Avoir des bases solides en Python
  • Connaître les notions de bases de données et SQL
  • Maîtriser l’usage de fichiers CSV, Excel et JSON
  • Comprendre les principes d’API REST et authentification

Objectifs

Compétences visées pour la formation Data analyst (Flux et données)

Cette formation "Data analyst - Flux et données" vise à doter les participants des compétences essentielles pour automatiser et gérer efficacement les flux de données. Les stagiaires apprendront à configurer des environnements techniques, à extraire et transformer des données via APIs et Snowflake, et à créer des workflows optimisés. La sécurité, la documentation et la maintenance des processus automatisés seront également couvertes pour garantir des flux fiables et conformes.

Programme

Découvrir l’automatisation des flux

  1. Comprendre les enjeux d’automatisation
  2. Identifier les sources de données
  3. Situer les besoins métier et IT

Installer et configurer l’environnement

  1. Préparer Python et bibliothèques
  2. Installer outils de connexion API
  3. Configurer accès Snowflake

Explorer les données sources

  1. Identifier formats de fichiers
  2. Vérifier intégrité et cohérence
  3. Comprendre les schémas et structures

Se connecter aux APIs

  1. Authentifier et sécuriser l’accès
  2. Tester les endpoints disponibles
  3. Gérer les limites et quotas

Récupérer les données depuis API

  1. Extraire les informations clés
  2. Traiter les réponses JSON/CSV
  3. Enregistrer les données localement

Automatiser la récupération de fichiers

  1. Télécharger via FTP/SFTP
  2. Lire fichiers CSV, Excel, JSON
  3. Gérer les dossiers et versions

Se connecter à Snowflake

  1. Configurer les credentials
  2. Se familiariser avec SQL dans Snowflake
  3. Tester les requêtes simples

Récupérer et transformer les données

  1. Exécuter des requêtes SQL avancées
  2. Filtrer, trier et agréger les données
  3. Préparer pour analyse ou reporting

Créer des flux automatisés

  1. Planifier exécutions régulières
  2. Automatiser nettoyage et transformation
  3. Gérer les erreurs et notifications

Intégrer les données dans un workflow

  1. Combiner fichiers, API et Snowflake
  2. Consolider les données automatiquement
  3. Vérifier la cohérence finale

Optimiser les performances des flux

  1. Réduire temps de traitement
  2. Gérer les volumes importants
  3. Éviter doublons et conflits

Sécuriser les accès et données

  1. Paramétrer permissions et rôles
  2. Assurer la confidentialité des flux
  3. Suivre la conformité réglementaire

Documenter et monitorer les flux

  1. Créer une documentation claire
  2. Mettre en place alertes et logs
  3. Suivre l’exécution des automatisations

Déployer et maintenir les automatisations

  1. Planifier la mise en production
  2. Prévoir évolutions et mises à jour
  3. Assurer la pérennité des flux

La formation Data analyst (Flux et données) est dispensée sur 14 heures

Déroulé pédagogique

Règlement intérieur
Engagements PSH
Conditions Générales de Vente
Cette offre de formation est d'actualité au 24/03/2026

Durée et montant de la formation

Intitulé Durée Montant HT
Formation Data analyst - Flux et données 14 heures 1790.00 €
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