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Développeur Python → Data/ML Engineer junior
Développeur Python Data/ML Engineer junior
10 jours
5 formations
Qu'est-ce que le dispositif PMI Atlas ?
Un PMI (Parcours de Mobilité Interne) repositionne un collaborateur dont l'activité recule vers un poste cible qui existe déjà dans votre entreprise — sans recrutement externe. Financé par l'OPCO Atlas, ce dispositif est réservé aux ESN.
Pour le salarié
Un chemin de montée en compétences balisé, réparti sur plusieurs semaines, très majoritairement à distance, vers un métier identifié à l'avance.
Pour l'entreprise
Un poste fragilisé se transforme en poste sécurisé, sans coût de recrutement externe ni perte de compétence en interne.
Itinéraire de formation
1
Objectifs
Comprendre à quoi sert Python et dans quels contextes il est utilisé
Maîtriser les bases du langage (variables, conditions, boucles)
Manipuler les structures de données principales
Écrire des fonctions simples et lisibles
Organiser son code en modules
Découvrir les bases de la programmation orientée objet
Mettre en place un environnement de travail moderne avec uv
Identifier des cas d’usage concrets (scripts, API simples)
2
Étape 2
Big Data : état de l’art
Maîtrisez l'avancée du Big Data grâce à notre formation de 2 jours !
Objectifs
Connaître les opportunités et les solutions Big Data actuelles
Comprendre les enjeux et les pespectives pour son entreprise
Pouvoir stocker, traiter, analyser et visualiser les données
Maîtriser les aspects ethiques et juridiques du Big Data
3
Étape 3
MLOps Engineering sur AWS (MLOE)
Optimisez vos déploiements ML avec les meilleures pratiques MLOps et l’approche DevOps grâce à notre cours de 3 jours !
Objectifs
Expliquer les avantages de l’approche MLOps.
Comparer les principes de DevOps et MLOps.
Identifier les exigences de sécurité et de gouvernance pour un projet ML et proposer des solutions adaptées.
Configurer des environnements d’expérimentation MLOps avec Amazon SageMaker.
Appliquer les bonnes pratiques de versioning et de gestion des actifs ML (données, modèles et code).
Décrire trois approches pour mettre en place un pipeline CI/CD dans un contexte ML.
Mettre en œuvre l’automatisation du packaging, des tests et du déploiement des modèles.
Surveiller les performances des solutions ML et automatiser leur mise à jour en fonction des nouvelles données.
4
Étape 4
Le rôle de Data Engineer
Familiarisez vous avec le rôle et les responsabilités d'un Data Engineer avec notre formation d'une journée !
Objectifs
Identifier les principales tâches et responsabilités d'un Data Engineer
Comprendre les concepts fondamentaux du traitement et stockage des données
Connaître les outils et technologies couramment utilisés en Data Engineering
5
Étape 5
Data Storytelling
Présentez des données de manière convaincante grâce à notre formation d'une journée !
Objectifs
Réaliser des présentations de données de qualité pour tous types d’audience
Construire des schémas narratifs cohérents et convaincants à partir de jeux de données
Acquérir la bonne posture pour devenir acteur de ses présentations
Se constituer une boîte à outils et mettre en œuvre les meilleures pratiques de visualisation
Prochaines sessions
2 septembre 2026
Python
Distance
2 septembre 2026
Big Data : état de l’art
Distance
8 septembre 2026
Data Storytelling
Distance
28 septembre 2026
Le rôle de Data Engineer
Distance
14 octobre 2026
MLOps Engineering sur AWS (MLOE)
Distance
Dates indicatives, places non garanties : Sparks vérifie les disponibilités réelles avant toute proposition nominative.
Plus réaliste que le parcours Data Scientist envisagé initialement : ordre pédagogique et calendaire propre.
Vue d'ensemble
Ce parcours fait évoluer un développeur Python vers les métiers de la donnée : consolidation Python, panorama du Big Data, mise en production de modèles avec le MLOps, rôle de Data Engineer, puis restitution avec le Data Storytelling.
Résumé du parcours
Formations
5
Durée totale
10 jours
Tarif indicatif (300 € HT / jour / personne)
3 000 € HT / personne
Financement OPCO possible — accompagnement inclus