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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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Formation Développement Informatique à Avignon en Mai 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO/CPF. Devis gratuit.
Allan Busi
1 mai 20268 min de lectureAvignon
Formation Intelligence Artificielle à Marseille en Août 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO/CPF. Devis gratuit.
Allan Busi1 août 20268 min de lectureMarseilleFormation Cybersécurité à Angers en Mai 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO. Devis gratuit.
Allan Busi1 mai 20268 min de lectureAngersDécouvrez comment maîtriser Python pour l'analyse de données via la formation Learni d'avril 2026. Guide complet avec programme, compétences et financements OPCO-Qualiopi.
Allan Busi9 avr. 202612 min de lectureNe laissez pas ce retard s'accumuler
Sans maîtrise des tests automatisés et de la qualité des données en Python, 68% des pipelines de données produisent des erreurs critiques, selon Gartner.
Chaque incident coûte en moyenne 45 000 € à l'entreprise en debugging et retards, multipliant par 4 le temps de mise sur le marché.
Les développeurs et data engineers sans ces compétences stagnent en carrière, exposant l'entreprise à des pertes de 20% de revenus dues à des décisions basées sur des données défaillantes.
Chaque mois sans expertise, le risque de breaches ou d'échecs réglementaires grimpe de 15%, menaçant la viabilité business.
La formation Google Truth : Maîtriser la Qualité des Données & les Tests Automatisés en Python 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.
Pour garantir la qualité de la formation Google Truth : Maîtriser la Qualité des Données & les Tests Automatisés en Python, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :
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.
L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Google Truth : Maîtriser la Qualité des Données & les Tests Automatisés en Python s'effectue à travers :
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.
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.
Présentation des enjeux de la qualité des données dans les projets Python. Panorama des frameworks de tests. Pourquoi choisir Google Truth ? Prise en main rapide de Truth : installation, documentation officielle, premiers exemples simples. Comparaison avec les assertions natives et Pytest.
Structure d’un test avec Truth. Gestion des types de données : listes, dictionnaires, objets personnalisés. Création d’assertions de non-égalité, de proximité, de tolérance. Utilisation de Truth pour vérifier la consistance de données dans les bases de données ou flux ETL. Exercices pratiques et cas concrets.
Intégrer Google Truth dans un workflow CI/CD avec Jenkins, GitHub Actions ou Gitlab CI. Analyse et reporting des échecs de tests. Optimisation de la couverture de test, débogage, organisation des modules de test. Étude de cas sur un projet de validation de pipeline de données. Mise en place d’une architecture de tests structurée et scalable avec Google Truth.
8 personnes max.
3300 € HT / par personne
3 journées
distancielPublic
Développeurs, analystes de données, data engineers, responsables qualité logicielle
Prérequis
Bonne connaissance du langage Python, notions de bases en test logiciel, expérience avec les frameworks de tests unitaires
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Intermédiaire
3 300,00 €3 journées
distanciel8 pers. max.Intermédiaire2 200,00 €2 journéesdistanciel8 pers. max.Intermédiaire3 300,00 €3 journéesdistanciel8 pers. max.Intermédiaire1 100,00 €1 journéedistanciel12 pers. max.
