Formation · Vibe Coding · Data engineering

Vibe Coding pour les data engineers

Créer des logiciels en langage naturel : du prompt à l’application, itérations rapides, qualité, sécurité et passage du prototype à la production.

Durée
2 jours (14 h)
Format
En ligne ou en présentiel
Langue
Allemand ou anglais
Participants
sessions ouvertes ou intra-entreprise
Attestation
Attestation de participation

Présentation

« Vibe Coding pour les data engineers » est une formation pratique destinée notamment aux profils suivants : Data engineers et analytics engineers, Développeurs BI responsables de l’ETL et de l’entrepôt de données et Équipes plateforme lakehouse et streaming. Vous découvrez Vibe Coding non pas de façon abstraite, mais à travers des tâches de votre quotidien – avec des exemples, des exercices et des modèles issus du domaine Data engineering.

Le vibe coding désigne une nouvelle façon de développer : vous décrivez en langage naturel ce qu’une application doit faire, et des outils d’IA génèrent le code correspondant. Plutôt que d’écrire chaque ligne, vous pilotez par des descriptions, des exemples et des retours, testez le résultat et l’affinez par courtes itérations. Prototypes, outils internes et expérimentations voient ainsi le jour bien plus vite. Cette formation indépendante des éditeurs vous montre comment pratiquer le vibe coding avec Claude Code, Cursor, Copilot ou des générateurs d’applications en ligne.

Connaître les limites compte autant que gagner en vitesse. Un code généré sans contrôle peut être impossible à maintenir, vulnérable ou tout simplement faux. Vous apprenez donc à formuler des exigences précises, à fiabiliser les résultats par des tests et des revues, à repérer les failles de sécurité classiques et à garder la main sur l’architecture. Pour finir, vous tracez un chemin clair du prototype à l’application en production : gestion de versions, déploiement, documentation et transmission à l’équipe qui exploitera la solution.

Les data engineers construisent et exploitent les pipelines sur lesquels reposent reporting, analytique et applications d’IA : ingestion depuis les systèmes sources, transformations avec dbt ou Spark, orchestration avec Airflow ou Dagster, qualité et gouvernance des données dans l’entrepôt ou le lakehouse. Le travail mêle SQL, Python, YAML et une connaissance fine des schémas et des dépendances. Les assistants et agents de codage IA l’accélèrent nettement : ils écrivent des modèles dbt avec tests et documentation, optimisent les requêtes lentes, créent des DAG Airflow, migrent des chaînes ETL historiques et expliquent un lignage complexe. Les données étant souvent sensibles, la gestion responsable des schémas, des jeux d’exemple et des identifiants est au cœur de cette formation.

La formation se déroule en direct – en ligne dans une classe virtuelle ou en présentiel dans nos salles à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart et Kaiserslautern. Nous pouvons également l’organiser en intra pour votre équipe.

À qui s’adresse cette formation ?

  • Data engineers et analytics engineers
  • Développeurs BI responsables de l’ETL et de l’entrepôt de données
  • Équipes plateforme lakehouse et streaming
  • Développeurs chargés de moderniser des processus ETL historiques

Les défis concrets que nous traitons

  • Des chaînes ETL anciennes en procédures stockées ou outils propriétaires, sans tests
  • Des requêtes lentes et coûteuses et des jobs Spark peu efficaces
  • L’absence de contrôles de qualité et des responsabilités floues sur les jeux de données
  • Une documentation lacunaire des modèles de données, du lignage et des règles métier

Objectifs pédagogiques

  • Vous développez des applications fonctionnelles en langage naturel avec l’outil d’IA adapté.
  • Vous formulez exigences et contraintes de sorte que les résultats générés répondent à vos attentes.
  • Vous itérez avec méthode, corrigez les erreurs efficacement et gardez la maîtrise de l’état du projet.
  • Vous fiabilisez le code généré par des tests, des revues et des contrôles de sécurité.
  • Mobiliser efficacement des agents IA pour les modèles dbt, les pipelines et l’optimisation SQL.
  • Moderniser l’ETL historique avec l’IA et sécuriser les résultats par des tests de rapprochement.
  • Protéger les données sensibles en travaillant avec des schémas, des jeux d’exemple synthétiques et des droits d’accès minimaux.

Programme

Jour 1

Module 1 Les fondamentaux du vibe coding
  • Ce qu’est le vibe coding et ce qui le distingue du développement classique et agentique
  • Panorama des outils : éditeurs IA, agents de développement, générateurs d’applications en ligne
  • Cas d’usage pertinents : prototypes, outils internes, expérimentations, projets d’apprentissage
  • Répartition des rôles : vous en responsable produit, l’IA en exécutante
Module 2 Du prompt à l’application
  • Décrire le besoin dans une courte spécification : utilisateurs, fonctionnalités, limites
  • Imposer la stack technique et la structure du projet plutôt que de les laisser à l’IA
  • Générer des interfaces à partir de descriptions, de croquis et d’exemples de référence
  • Ajouter données, API et persistance étape par étape
Module 3 Itérer et corriger
  • Avancer par petites étapes vérifiables et committer régulièrement
  • Renvoyer messages d’erreur, journaux et captures d’écran à l’IA
  • Repérer une session qui tourne en rond, revenir en arrière et repartir d’un contexte propre
  • Créer des règles de projet et des fichiers de contexte pour éviter les répétitions
Module 4 Garantir qualité et sécurité
  • Faire générer des tests par l’IA et juger de ce qu’ils prouvent réellement
  • Relire les modifications générées : lisibilité, doublons, complexité inutile
  • Repérer les failles classiques : secrets dans le code, validation absente, endpoints exposés
  • Évaluer dépendances, licences et protection des données des solutions générées

Jour 2

Module 5 Du prototype à la production
  • Définir quand faire évoluer un prototype et quand le reconstruire
  • Refactoring, assainissement de l’architecture et documentation avec l’aide de l’IA
  • Mettre en place gestion de versions, CI et déploiement pour une application générée
  • Préparer exploitation, supervision et transmission à l’équipe ou à la DSI
Module 6 Atelier pratique : Data engineering
  • Modèles dbt avec tests
  • Optimiser les requêtes SQL
  • Pipelines Airflow et Dagster
  • Migrer l’ETL historique
  • Automatiser la qualité des données
  • Analyser les jobs Spark
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Les prompts doivent contenir des schémas et des données synthétiques plutôt que des enregistrements personnels réels, et les identifiants ou chaînes de connexion aux bases doivent rester hors du contexte. Appliquez les principes du RGPD comme la limitation des finalités et la minimisation des données, documentez les flux de manière traçable et vérifiez licences et risques de chaîne d’approvisionnement des nouveaux paquets et connecteurs.
  • Règles du jeu pour un usage sûr de l’IA en équipe
  • Vérifier les résultats : faits, sources, tests et principe des quatre yeux
  • Plan d’action personnel pour les 30 prochains jours
  • Questions ouvertes, perspectives et ressources pour aller plus loin

Cas pratiques de votre domaine

Modèles dbt avec tests

L’agent écrit les modèles staging, intermediate et mart dans dbt, ajoute tests de schéma, définitions de sources et descriptions, puis exécute dbt build en boucle jusqu’à la réussite des modèles et des tests.

Optimiser les requêtes SQL

L’IA analyse les plans d’exécution, repère les jointures coûteuses et l’absence de partitionnement ou de clustering, puis réécrit les requêtes pour qu’elles parcourent moins de données et s’exécutent plus vite.

Pipelines Airflow et Dagster

Les besoins deviennent des DAG ou des assets à la structure de dépendances claire, avec relances, capteurs, alertes et prise en charge des backfills, ainsi que des tests de la logique de transformation.

Migrer l’ETL historique

Procédures stockées ou jobs ETL graphiques sont analysés, la logique métier documentée puis transposée progressivement en dbt ou PySpark, avec des requêtes de rapprochement entre ancien et nouveau traitement.

Automatiser la qualité des données

L’assistant définit des contrôles de complétude, d’unicité, de plages de valeurs et de fraîcheur, les implémente avec des tests dbt ou Great Expectations et configure des alertes en cas d’écart.

Analyser les jobs Spark

Informations de la Spark UI et logs sont interprétés, déséquilibres de partitions, shuffles et problèmes mémoire identifiés, et des optimisations proposées : broadcast joins, repartitionnement ou mise en cache.

Projets pratiques possibles

Tableau de bord qualité des données

Une petite application web qui lit les résultats des tests dbt ou des contrôles qualité et affiche clairement tendances, anomalies et tables concernées.

Pipeline d’ingestion d’une API REST

Un pipeline Python qui charge les données d’une API de façon incrémentale, détecte les évolutions de schéma et écrit les résultats partitionnés dans le lakehouse.

Explorateur de lignage

Un outil qui lit le manifeste dbt et représente les dépendances entre sources, modèles et tableaux de bord sous forme de graphe interactif.

Prérequis

Des bases en programmation et une première expérience de Git sont utiles ; vous devez pouvoir lire du code simple et interpréter un message d’erreur. Une bonne maîtrise de SQL et de Python et une expérience pratique d’un entrepôt de données, de dbt, de Spark ou d’un orchestrateur.

Prérequis techniques

Ordinateur portable personnel avec un navigateur récent, Git et l’outil de développement IA de votre choix, par exemple un éditeur IA ou un agent de développement avec compte actif.

Protection des données & conformité

Les prompts doivent contenir des schémas et des données synthétiques plutôt que des enregistrements personnels réels, et les identifiants ou chaînes de connexion aux bases doivent rester hors du contexte. Appliquez les principes du RGPD comme la limitation des finalités et la minimisation des données, documentez les flux de manière traçable et vérifiez licences et risques de chaîne d’approvisionnement des nouveaux paquets et connecteurs.

Dates proposées

Toutes les dates sont indicatives – votre date souhaitée est toujours possible.

  • mer. 25 novembre 2026 – jeu. 26 novembre 2026 En ligne Demander
  • mer. 9 décembre 2026 – jeu. 10 décembre 2026 Salzbourg Demander
  • mer. 16 décembre 2026 – jeu. 17 décembre 2026 En ligne Demander
  • jeu. 7 janvier 2027 – ven. 8 janvier 2027 En ligne Demander
  • mer. 13 janvier 2027 – jeu. 14 janvier 2027 Brême Demander
  • mar. 19 janvier 2027 – mer. 20 janvier 2027 En ligne Demander

Questions fréquentes

Le vibe coding ne sert-il qu’aux prototypes rapides ?

Le vibe coding excelle pour les prototypes, les outils internes et les expérimentations. Avec les bonnes pratiques, à savoir spécifications claires, tests, revues et gestion de versions rigoureuse, les résultats peuvent aussi devenir des applications de production. La formation vous apprend à piloter cette transition et à reconnaître à temps quand une reconstruction est préférable.

Quels outils utilise-t-on pendant la formation ?

La formation est indépendante des éditeurs. Nous travaillons avec les grandes familles d’outils : éditeurs IA comme Cursor ou Windsurf, agents de développement comme Claude Code ou Codex, et générateurs d’applications dans le navigateur. Vous pouvez utiliser votre outil préféré, car les principes de spécification, d’itération, de qualité et de sécurité s’appliquent à tous.

Comment gérer les risques de sécurité du code généré ?

Le code généré présente souvent des faiblesses typiques : identifiants écrits en dur, validation des entrées absente, interfaces trop ouvertes. Vous apprenez à rechercher ces schémas, à intégrer les exigences de sécurité dès la spécification, à utiliser des analyses automatisées et à prévoir une validation humaine explicite avant chaque mise en production.

L’IA doit-elle accéder à nos données de production ?

Non, et ce n’est généralement pas pertinent. Pour la grande majorité des tâches, schémas, métadonnées, plans d’exécution et jeux de données synthétiques suffisent. Vous apprendrez à fournir précisément ce contexte à l’agent, à limiter les accès en lecture aux environnements de développement et à obtenir malgré tout des résultats fiables.

Cela fonctionne-t-il avec notre entrepôt de données ?

Les méthodes sont indépendantes de la plateforme et s’appliquent aussi bien à Snowflake, BigQuery, Databricks, Redshift, Synapse qu’à PostgreSQL. L’essentiel est d’indiquer à l’assistant le dialecte SQL et les spécificités de la plateforme, comme le partitionnement ou le clustering. Nous montrons comment les consigner dans des fichiers d’instructions.

Combien coûte la formation « Vibe Coding pour les data engineers » ?

La formation coûte 949 € HT forfaitaires par participant – en ligne comme en présentiel. Sont inclus 2 jour(s) de formation avec un formateur en direct, les supports de cours, un environnement d’exercice et une attestation de participation.

Puis-je proposer ma propre date ?

Oui. Nos dates sont indicatives. Dans le formulaire, vous pouvez à tout moment indiquer librement la date ou la période souhaitée – nous vérifions les disponibilités et confirmons sous un jour ouvré.

La formation a-t-elle lieu en ligne ou en présentiel ?

Les deux sont possibles : en direct dans une classe virtuelle ou en présentiel à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart ou Kaiserslautern. Nous pouvons aussi l’organiser en intra pour votre équipe.

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