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Formation Great Expectations - Maîtriser la qualité données en projets

Réf. : WTK303
10 personnes max.
3300€ HT / par personne
−15% dès 2 pers.−30% dès 3 pers.−50% dès 5 pers.
Paiement en 3 fois · +150€/j en présentiel · +450€ avec passage de certification
3 journées
présentiel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser les Expectation Suites avancées pour valider données en production professionnelle
  • Développer des checkoints personnalisés dans Great Expectations pour projets d'entreprise
  • Concevoir des Data Docs interactifs optimisant la gouvernance données certifiante
  • Implémenter l'intégration CI/CD avec Great Expectations en environnements projets complexes
  • Optimiser les performances de validation pour scaler compétences en formation avancée
  • Déployer des pipelines qualité automatisés renforçant la fiabilité projets professionnels

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 — Paris, Lyon, Marseille — mais aussi à l'international, pour accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

  • Sans maîtrise de Great Expectations, 30% des pipelines data échouent en production selon Gartner, entraînant des pertes annuelles de 12,9 millions € par entreprise sur données sales.

  • Les retards projets data explosent de 40%, impactant délais livrables et coûts cachés multipliés par 3.

  • Carrières stagnent : data engineers sans compétences validation avancée peinent à scaler vers rôles seniors, tandis que chefs de projet data risquent audits conformité RGPD coûteux.

  • Investissez dès maintenant en formation professionnelle certifiante pour sécuriser qualité données et booster ROI projets.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

73%écart de productivité
×3coût de l'inaction

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux avancés Great Expectations : configuration suites et checkoints (Python, YAML, Data Context)

Découvrez les configurations avancées de Data Context, installez et paramétrez des Expectation Suites personnalisées via l'interface GX Cloud, réalisez des exercices pratiques sur datasets réels pour profiler et valider schémas complexes, générez vos premiers checkoints avec hooks Python, appliquez des validations multi-sources en intégrant SQL et Pandas, produisez des rapports initiaux Data Docs pour documenter la qualité projet, consolidez par un cas concret de migration données entreprise.

Module 2Intégrations avancées Great Expectations : CI/CD et monitoring projets (Docker, Airflow, GitHub Actions)

Plongez dans l'intégration CI/CD avec Docker et GitHub Actions pour automatiser validations Great Expectations, configurez des checkpoints Slack et email pour alertes temps réel en projets agiles, intégrez avec Apache Airflow pour pipelines orchestrés, pratiquez sur cas réels de data lakes S3 et BigQuery, optimisez les performances avec batching et caching, développez des custom expectations pour règles métier spécifiques, déployez un monitoring dashboard via Great Expectations UI, validez livrables par un exercice de débogage pipeline défaillant.

Module 3Optimisation et gouvernance Great Expectations : scaling et Data Docs projets (Kubernetes, MLflow, gouvernance)

Maîtrisez le scaling sur Kubernetes pour validations massives en production, intégrez Great Expectations avec MLflow pour qualité features machine learning, générez Data Docs avancés avec rendus interactifs et versioning Git, configurez la gouvernance multi-équipes via GX Cloud roles, optimisez queries avec profiling avancé et runtimes parallèles, appliquez à un projet capstone complet de refactoring data warehouse, évaluez impacts via métriques KPI qualité, finalisez par export certifiant de documentation projet prête à déployer.

Méthode d'évaluation

  • Quiz technique avancé sur Expectation Suites et checkoints
  • Projet pratique : pipeline qualité complet avec Great Expectations
  • Présentation orale de Data Docs et optimisation performances
  • Attestation Qualiopi de compétences certifiantes en validation données

Méthode d'apprentissage

  • 70% pratique sur datasets réels et outils open-source
  • Approche projets : cas concrets inspirés entreprises Fortune 500
  • Méthodes agiles adaptées gestion de projets data
  • Support individuel avec exercices personnalisés avancés

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Great Expectations - Maîtriser la qualité données en projets 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 requis

Pour le bon déroulement de la formation Formation Great Expectations - Maîtriser la qualité données en projets, les moyens pédagogiques suivants sont nécessaires :

  • 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 Great Expectations - Maîtriser la qualité données en projets 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.

Modalités et délais d'accès à la formation

Les formations Learni sont disponibles en inter-entreprise et intra-entreprise, en présentiel comme en distanciel. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation. Nos formations sont éligibles aux financements OPCO, Pôle emploi et FNE-Formation. Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.

Avis vérifiés

Ils ont suivi nos formations

4,9 · +100 avis vérifiés
★★★★★

« cool, j'ai appris des trucs »

TomFormation AWS — Cloud Practitioner
★★★★★

« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

Eva CarpentierFormation LLM en Entreprise — Claude, ChatGPT, Mistral
★★★★★

« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »

NolanDWWM - Développeur Web et Web Mobile
★★★★★

« 😊👍 »

AmbreDWWM - Développement Web & Mobile React
★★★★★

« bien 👍 »

Léo BlanchardFormation AWS — DevOps Engineer Professional
★★★★★

« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »

MargotFormation Claude & ChatGPT — Comparatif et Cas d'Usage
★★★★★

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Notre méthode

La qualité de la formation, garantie à chaque étape

Avant, pendant, après : on cadre, on présente le formateur, on adapte le contenu et on mesure l'impact. Vous gardez la main du début à la fin.

Étape 1

Sélection rigoureuse du formateur

Chaque formateur est validé sur trois critères : expertise métier en exercice, pédagogie éprouvée et alignement avec votre secteur.

  • Triple validation : technique, pédagogique, sectorielle.
  • Note minimale 4,8/5 sur les 12 dernières sessions.
Étape 2

Vous rencontrez le formateur avant

Visio de 30 minutes entre vous et le formateur retenu pour valider l'alignement, ajuster le contenu et lever les derniers doutes.

  • Briefing live des objectifs et du contexte d'équipe.
  • Veto possible — on remplace gratuitement si besoin.
Étape 3

Contenu adapté à votre contexte

Pas de slides recyclées. Le syllabus est retravaillé à partir de vos cas réels : outils, contraintes, vocabulaire, projets en cours.

  • Cas pratiques issus de votre stack et de vos projets.
  • Programme co-écrit puis validé par votre équipe.
Étape 4

Suivi qualité continu

Évaluations à chaud, à 30/90/180 jours et plan de consolidation. Si la formation n'a pas l'impact prévu, on retravaille.

  • NPS, quiz d'acquis et auto-évaluation des compétences.
  • Engagement satisfaction : 100 % satisfait ou refonte gratuite.

Une promesse simple : vous ne payez pas pour découvrir le formateur le jour J. Tout est validé en amont, par vous.

Votre formation professionnelle partout

Construisons
votre prochain
parcours.

30 minutes avec un conseiller formation. Sans engagement. Sans argumentaire commercial maquillé en démo.

Réponse sous 24 h · Qualiopi · OPCO
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