Is the training Qualiopi certified?

Yes, Learni is a Qualiopi-certified training organization. This certification guarantees the quality of our courses and enables funding through OPCO and other mechanisms.

How can I fund my training?

Our courses are eligible for OPCO funding. Learni supports you through the funding process. A personalized quote is available upon request.

What are the prerequisites for this training?

The prerequisites for the Formation Data Quality - Garantir la fiabilité des données en entreprise training are: Maîtrise de SQL avancé, Python ou R pour data processing et bases en data warehousing. A preliminary interview validates your eligibility.

Is the training available in person?

Yes, the Formation Data Quality - Garantir la fiabilité des données en entreprise training is available in distanciel. The format can be adapted to your needs (inter, intra, custom).

Formation Data Quality - Garantir la fiabilité d... | Learni

The story of Learni

Founded by passionate advocates of learning and innovation, Learni set out to make professional training accessible to everyone, everywhere in the world. Our team works in the largest cities such as Paris, Lyon, Marseille, and internationally, to support talents and organizations in their skills development.

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8 spots remaining for the next session

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Which format do you prefer?

Methods, approaches, and teaching resources

The Formation Data Quality - Garantir la fiabilité des données en entreprise training is delivered in-person or remotely (blended-learning, e-learning, virtual classroom, remote in-person). At Learni, a Qualiopi-certified training organization, each program is designed to maximize skills acquisition, regardless of the training mode chosen.

The trainer alternates between demonstrative, interrogative, and active methods (through practical exercises and/or real-world scenarios). This pedagogical approach ensures concrete and directly applicable learning in the workplace.

Teaching resources provided

To ensure the quality of the Formation Data Quality - Garantir la fiabilité des données en entreprise training, Learni provides the following teaching resources:

Mac or PC computers, high-speed fiber internet, whiteboard or flipchart, video projector or interactive touchscreen (for remote sessions)
Training environments installed on workstations or accessible online
Course materials, practical exercises, and supplementary resources
Post-training access to materials and teaching resources

For in-house training at a location external to Learni, the client ensures and commits to having all necessary teaching materials (IT equipment, internet connection...) for the proper conduct of the training action in accordance with the prerequisites indicated in the communicated training program.

* contact us for remote feasibility** ratio varies depending on the training followed

Assessment methods

The assessment of skills acquired during the Formation Data Quality - Garantir la fiabilité des données en entreprise training is carried out through:

During training: case studies, practical exercises, and professional scenarios
At the end of training: self-assessment questionnaire and skills evaluation by the trainer
After training: training completion certificate detailing acquired skills

Training accessibility

Learni is committed to the accessibility of its professional training programs. All our training programs are accessible to people with disabilities. Our teams are available to adapt teaching methods to your specific needs. Do not hesitate to contact us for any accommodation request.

Training objectives

Maîtriser les techniques avancées de data quality pour des pipelines professionnels fiables

Développer des stratégies de profiling et nettoyage automatisées en entreprise

Implémenter des règles de validation data quality certifiantes et scalables

Concevoir des systèmes de monitoring data quality en temps réel

Optimiser la gouvernance des données pour minimiser les risques business

Déployer des outils open-source data quality dans des environnements production

Training program

Module 1Profiling data quality : évaluer et diagnostiquer les datasets (Great Expectations, Deequ, SQL profilers)

Immersion immédiate dans l'analyse approfondie de la qualité des données via profiling automatisé, prise en main d'outils comme Great Expectations pour détecter anomalies, duplicatas et incohérences sur datasets réels d'entreprise, exercices pratiques sur vos propres données importées, génération de rapports visuels détaillés avec métriques complètes, élaboration d'un diagnostic initial actionable pour prioriser les actions correctives.

Module 2Nettoyage data quality : standardiser et enrichir les données (Python Pandas, Talend, custom scripts)

Application concrète de techniques avancées de nettoyage data quality en utilisant Python avec Pandas et libraries spécialisées comme Dedupe, traitement de datasets volumineux pour corriger formats, valeurs manquantes et outliers, mise en œuvre de règles de standardisation automatisées sur cas métier variés, tests itératifs avec validation croisée, production de datasets nettoyés prêts pour l'analyse, accompagnement pour intégrer ces pipelines dans vos workflows existants.

Module 3Gouvernance data quality : implémenter règles et monitoring (Collibra, Soda, observabilité data)

Conception d'un framework gouvernance data quality robuste avec définition de règles métier paramétrables, déploiement de monitoring en temps réel via Soda et alertes automatisées sur dégradations, ateliers pratiques pour cataloguer métadonnées et linéages, simulation d'incidents data pour tester résilience, création de dashboards personnalisés trackant KPIs qualité, conseils experts pour aligner gouvernance sur normes RGPD et ISO 8000 en entreprise.

Module 4Déploiement data quality : scaler en production (Airflow, Kubernetes, CI/CD data pipelines)

Finalisation par l'orchestration avancée de pipelines data quality end-to-end avec Apache Airflow et intégration Kubernetes pour scalabilité, automatisation des tests qualité dans CI/CD via GitHub Actions, exercices sur déploiement cloud AWS/GCP de solutions monitoring, optimisation performances pour gros volumes, revue de code collaborative sur projet fil rouge, remise de playbook complet pour rollout immédiat en production avec ROI mesurable.