La formation est-elle certifiée Qualiopi ?

Oui, Learni est un organisme certifié Qualiopi. Cette certification garantit la qualité de nos formations et permet leur prise en charge par les OPCO et autres dispositifs de financement.

Comment financer ma formation ?

Nos formations sont éligibles aux financements OPCO. Learni vous accompagne dans les démarches de prise en charge. Un devis personnalisé est disponible sur demande.

Quels sont les prérequis pour cette formation ?

Les prérequis pour la formation Formation Data Quality - Garantir la fiabilité des données d'entreprise sont : Expérience en SQL avancé, ETL, Python pour data processing et bases de data quality. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Formation Data Quality - Garantir la fiabilité des données d'entreprise est disponible en distanciel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

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

L'histoire de Learni

Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

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Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Data Quality - Garantir la fiabilité des données d'entreprise est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.

Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.

Moyens pédagogiques mis en œuvre

Pour garantir la qualité de la formation Formation Data Quality - Garantir la fiabilité des données d'entreprise, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :

Ordinateurs Mac ou PC, connexion internet haut débit fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour les sessions en distanciel)
Environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne
Supports de cours, exercices pratiques et ressources complémentaires
Accès post-formation aux supports et ressources pédagogiques

En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet...) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel** ratio variable selon la formation suivie

Modalités d'évaluation des acquis

L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Formation Data Quality - Garantir la fiabilité des données d'entreprise s'effectue à travers :

En cours de formation : études de cas, travaux pratiques et mises en situation professionnelle
En fin de formation : questionnaire d'auto-évaluation et évaluation des acquis par le formateur
Après la formation : attestation de fin de formation détaillant les compétences acquises

Accessibilité de la formation

Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.

Objectifs de la formation

Maîtriser les techniques avancées de profilage et nettoyage Data Quality pour projets professionnels

Développer des pipelines automatisés de validation de données en entreprise

Implémenter un monitoring en temps réel des métriques Data Quality certifiantes

Concevoir des règles de gouvernance adaptées aux compétences data stratégiques

Optimiser la qualité des données avec outils cloud et open-source

Déployer des solutions Data Quality scalables pour l'analyse prédictive

Programme de la formation

Module 1Diagnostic Data Quality : évaluer la maturité des données (profilling, audits, benchmarks outils)

Immersion immédiate dans l'audit complet de vos datasets via outils comme Great Expectations et Talend Data Catalog, profilage automatisé pour détecter duplicatas, incohérences et anomalies statistiques, exercices pratiques sur cas réels d'entreprise avec calcul de scores DQ, élaboration d'un rapport diagnostic actionable et plan de remédiation priorisé, tout en intégrant des benchmarks sectoriels pour mesurer l'impact business immédiat.

Module 2Pipelines Data Quality : automatiser nettoyage et validation (ETL avancés, règles métier)

Conception et implémentation de pipelines robustes avec Apache Airflow et dbt pour nettoyage automatisé, définition de règles de validation complexes basées sur schémas JSON et regex avancées, tests unitaires sur flux de données massives, simulation d'erreurs réelles pour renforcer la résilience, production de dashboards interactifs avec Tableau Prep pour visualiser la conformité, et génération de livrables prêts pour production en entreprise certifiante.

Module 3Gouvernance Data Quality : monitoring et optimisation (cloud, ML, métriques KPI)

Déploiement de systèmes de monitoring temps réel via AWS Glue et Databricks avec alertes proactives sur dérives DQ, intégration de ML pour détection d'anomalies prédictives sur datasets volumineux, optimisation des performances avec partitioning et indexing intelligents, cas d'étude sur gouvernance multi-sources pour IA fiable, élaboration de KPI Data Quality alignés sur objectifs business, et finalisation d'un framework scalable avec documentation complète pour déploiement en production professionnelle.