Curriculum complet

Le programme RiviData en détail.

Un parcours structuré autour de projets concrets pour passer de « je découvre » à « je peux concevoir et maintenir un flux de données fiable ».

Durée type 10 semaines Sessions en direct + replays Projets guidés et accompagnement

Structure

Un fil rouge, trois grands projets.

Le parcours est organisé en modules hebdomadaires qui se rattachent à trois situations fréquentes en entreprise : suivi marketing, produit numérique et reporting financier.

Découverte et mise en place

Installation de l’environnement, rappel de Python et SQL, introduction aux bonnes pratiques (versionnage, documentation, tests simples).

Ingestion et stockage

Connexion à des APIs, chargement de fichiers, utilisation de bases de données et de stockage cloud pour préparer les premiers flux automatisés.

Transformations et qualité

Normalisation des données, modèles analytiques, bonnes pratiques de tests et de validation, gestion des changements de schéma.

Orchestration et observabilité

Planifier les tâches, surveiller les exécutions, mettre en place des tableaux de bord simples et des alertes pour anticiper les incidents.

Projets pratiques

Trois scénarios inspirés de vraies équipes.

Chaque projet combine ingestion, transformation, orchestration, documentation et restitution. Vous bâtissez progressivement un portefeuille crédible pour les recruteurs et clients.

Projet 1

Suivi marketing automatisé

Objectif : consolider des données de campagnes publicitaires dans un tableau de bord fiable.

Étapes : collecte via API, stockage dans une base de données, transformations récurrentes, reporting.

Outils : Python, SQL, planification, visualisation simple.

Projet 2

Flux de données pour produit numérique

Objectif : suivre les événements utilisateurs d’une application (inscriptions, actions clés, rétention).

Étapes : ingestion de logs, transformation en tables analytiques, gestion de la volumétrie.

Outils : scripts Python, orchestrateur, gestion des schémas et des versions.

Projet 3

Reporting financier consolidé

Objectif : produire un état synthétique des revenus et coûts à partir de plusieurs systèmes.

Étapes : nettoyage des sources, rapprochement, agrégations, contrôles de cohérence.

Outils : SQL avancé, validations, documentation pour l’équipe finance.

Modules

Zoom sur le contenu semaine après semaine.

Le découpage ci-dessous correspond au parcours « Switch Carrière ». La version « Starter » reprend les premiers modules avec un rythme plus léger.

Module 1 — Bases solides

Fondamentaux Python, SQL, bonnes pratiques

Rappels sur les types, les boucles, les fonctions en Python.
Lecture et écriture de requêtes SQL simples.
Organisation du projet, gestion du code source avec Git.

Module 2 — Ingestion de données

APIs, fichiers, bases de données

Connexion à des APIs et gestion des erreurs courantes.
Chargement de fichiers CSV, JSON, logs.
Choix du stockage selon le volume et la fréquence.

Module 3 — Modélisation analytique

Modèles de données pour l’analyse

Concevoir des tables claires pour l’analyse.
Créer des transformations réutilisables.
Introduire des tests de qualité de données.

Module 4 — Orchestration

Planification et surveillance

Introduction à un orchestrateur de tâches.
Gestion des dépendances et des horaires.
Structure de journaux pour simplifier le débogage.

Module 5 — Observabilité

Alertes et indicateurs

Choisir des métriques simples mais utiles.
Configurer des alertes sur les échecs et les retards.
Suivre la santé globale des flux de données.

Module 6 — Projet final

De la maquette au livrable

Conception d’un mini-écosystème data basé sur votre contexte.
Documentation et présentation orale du projet.
Préparation à l’explication en entretien.

Le programme inclut également du travail personnel encadré, des quiz, des sessions de questions/réponses et des ressources complémentaires pour aller plus loin selon vos besoins (cloud, streaming, outils spécifiques).

Pédagogie

Apprendre par la pratique, sans être livré à soi-même.

Nous combinons sessions en direct, exercices corrigés, supports écrits et accompagnement individuel pour favoriser une progression régulière.

— Sessions en groupe avec démonstrations en direct et temps pour les questions.
— Exercices guidés puis défis à réaliser de manière autonome entre les cours.
— Retours précis sur la structure du code, les choix techniques et la documentation.
— Mise en pratique sur des jeux de données réalistes, anonymisés ou synthétiques.

Entreprises

Adapter le programme à vos équipes.

RiviData accompagne des PME et scale-ups qui souhaitent fiabiliser leurs flux de données, monter en compétence leurs équipes ou clarifier leurs choix d’architecture.

Formations internes

Cohortes dédiées à vos collaborateurs

Nous adaptons la durée, les exemples de données et certains modules à votre contexte (outils déjà en place, contraintes réglementaires, profils des équipes).

Audit et recommandations

Regard extérieur sur vos pipelines

Cartographie de vos flux, revue des scripts critiques, identification des risques et plan de priorités. Ce service peut être combiné avec un accompagnement à la mise en œuvre.

Pour une proposition détaillée (formation dédiée ou audit), contactez-nous via la page Contacts ou consultez notre page Modèle économique.