Dataiku : concevoir et automatiser ses pipelines de données

Dernière mise à jour : 05/10/2026

Construire son premier pipeline de bout en bout

M'inscrire à la formation



Détail des créneaux de la session sélectionnée :
Demander un devis

Type : Stage pratique

Description

Dans un contexte où la maîtrise des données devient un levier stratégique, les organisations doivent être capables de structurer, analyser et industrialiser leurs projets data & ia de manière efficace. Dataiku s'impose comme une plateforme collaborative permettant de couvrir l'ensemble du cycle de vie des données, de leur préparation à leur mise en production.

Cette formation propose une montée en compétence progressive en couvrant les modules essentiels des parcours Core Designer et Advanced Designer. Les participants acquièrent les fondamentaux pour explorer leurs données, concevoir des workflows visuels et collaborer efficacement, puis approfondissent leur maîtrise en optimisant et automatisant des pipelines data complets.

Grâce à une approche orientée pratique, elle permet de gagner rapidement en autonomie, de structurer des projets end-to-end et de poser les bases nécessaires au passage des certifications (Core Designer et Advanced Designer), tout en développant des compétences directement applicables en contexte métier.

Objectifs de la formation

  • Expliquer les concepts fondamentaux de Dataiku et identifier leur rôle dans un projet data
  • Concevoir et mettre en œuvre un projet data complet dans Dataiku
  • Construire, automatiser et industrialiser des workflows de traitement de données
  • Sélectionner et utiliser de manière autonome les fonctionnalités clés correspondant aux compétences des parcours Core Designer et Advanced Designer
  • Résoudre des problèmes et réaliser des exercices pratiques mobilisant les compétences requises pour les certifications Dataiku Core Designer et Advanced Designer

Certification

La formation permet de se préparer aux certifications Core Designer & Advanced Designer mais on les passe pas pendant la formation

Public visé

  • Data Analyst
  • Data Engineer
  • Data Scientist
  • Business Analyst

Prérequis

Une première expérience en analyse, traitement ou exploitation de données est recommandée. Des connaissances de base en SQL et/ou en manipulation de données constituent un plus.

Modalités pédagogiques

Formation avec apports théoriques, échanges sur les contextes des participants et retours d'expérience pratique des formateurs, complétés de travaux pratiques et de mises en situation.

Profil du / des Formateur(s)

Cette formation est dispensée par un·e ou plusieurs consultant·es d'OCTO Technology ou de son réseau de partenaires, expert·es reconnus des sujets traités.

Le processus de sélection de nos formateurs et formatrices est exigeant et repose sur une évaluation rigoureuse leurs capacités techniques, de leur expérience professionnelle et de leurs compétences pédagogiques.

Modalités d'évaluation et de suivi

L'évaluation des acquis se fait tout au long de la session au travers des ateliers et des mises en pratique. Afin de valider les compétences acquises lors de la formation, un formulaire d'auto-positionnement est envoyé en amont et en aval de celle-ci. Une évaluation à chaud est également effectuée en fin de session pour mesurer la satisfaction des stagiaires et un certificat de réalisation leur est adressé individuellement.

Programme

Jour 1 Matin : Construire un pipeline de données fiable

 

CONNECTER ET EXPLORER  

  • Prendre en main Dataiku : projet, Flow, jeux de données et recettes
  • Se connecter à une base de données cloud et juger la qualité de la donnée en quelques clics (statistiques, valeurs invalides, mise en forme conditionnelle)

 

CONSOLIDER  

  • Réunir des données réparties sur plusieurs tables de même structure (Stack)
  • Croiser plusieurs sources en une seule opération pour obtenir une vue unifiée (Join)
  • Comprendre comment Dataiku choisit automatiquement le moteur de calcul le plus efficace

 

PRÉPARER ET ENRICHIR  

  • Nettoyer, harmoniser et rendre la donnée lisible (Prepare)
  • Exploiter la dimension géographique des données (géopoints, géocodage inversé)
  • Traduire des règles métier en nouvelles colonnes, sans coder (Switch, If/Then/Else)

 

PARTAGER ET VISUALISER  

  • Documenter et publier un jeu de données de référence pour toute l'équipe (Data Collections, génération assistée de métadonnées)
  • Faire parler la donnée : graphiques avec exploration par niveau de détail, cartes, tableaux croisés
  • Assembler un tableau de bord et en gérer les droits d'accès

 

Après-midi - Industrialiser et partager avec le métier : les premiers réflexes

 

ANALYSER DANS LE TEMPS  

  • Agréger la donnée par période et par entité (Group)
  • Calculer des indicateurs glissants pour détecter tendances et pics, sans une ligne de code (Window)
  • Enrichir avec une source externe et faire ressortir les cas prioritaires (Join, Top N)

 

OPTIMISER : LES BONS REFLEXES  

  • Lire son Flow par connexions et par moteurs de calcul pour repérer ce qui ralentit
  • Faire exécuter les traitements directement en base plutôt que sur le serveur Dataiku (Sync, calcul in-database)
  • Choisir le bon mode de reconstruction selon la situation

 

AUTOMATISER : PREMIERS SCÉNARIOS 

  • Piloter tout un pipeline depuis un paramètre unique (variables de projet)
  • Planifier un rafraîchissement régulier, sans intervention manuelle (Scenarios)

 

PACKAGER 

  • Transformer un projet en application simple, utilisable par des profils non techniques (Application Designer)
  • Tester, instancier et versionner l'application pour la faire vivre dans le temps

Exposé (%)

20

Pratique (%)

70

Echanges (%)

10

Accessibilité

Sélectionnez le niveau de contraste souhaité
Réduisez les animations
Adaptez la taille de la police
Sélectionnez la police de caractères souhaitée

Déclaration d'accessibilité