Cloud Data & Analytics
Certification européenne validant la maîtrise des architectures data cloud, pipelines ETL/ELT, datawarehouses modernes et visualisation analytique sur AWS, Azure et GCP.
Compétences clés
- ✓Concevoir et déployer des pipelines de données cloud-native
- ✓Modéliser et optimiser des datawarehouses distribués (Snowflake, BigQuery, Redshift)
- ✓Orchestrer des workflows data avec Airflow, dbt et outils IaC
- ✓Créer des dashboards analytiques et garantir la gouvernance des données
Équivalences de marché
Cette certification PROVA couvre le périmètre de compétences attendu par les certifications suivantes :
Est-ce fait pour vous ?
✓ Cette certification est faite pour vous si :
- →Data Engineers (2+ ans d'expérience)
- →Analytics Engineers et consultants BI
- →Architectes data en transition cloud
- →Ingénieurs DevOps spécialisés DataOps
✗ Cette certification n'est pas adaptée si :
- →Débutants sans expérience data : orientez-vous vers une formation fondamentale SQL et Python avant de viser cette certification.
- →Architectes data seniors (8+ ans) : considérez plutôt la certification PROVA Master 801 Data Architecture & Strategy pour valider une expertise de niveau architectural stratégique.
Prérequis & conditions d'accès
Inscription en ligne, aucune condition de diplôme, prérequis d'expérience recommandés.
Options d'achat
Voucher d'examen, parcours LMS, packs économiques — composez votre panier
Options d'achat
Composez votre parcours — voucher d'examen, préparation LMS, packs entreprise.
Compétences évaluées
Architectures data cloud
Maîtrise des patterns lakehouse, data mesh et architectures multi-cloud pour données massives.
Pipelines ETL/ELT modernes
Conception de pipelines résilients avec Spark, dbt, Fivetran et orchestration Airflow/Prefect.
Datawarehouses distribués
Optimisation de requêtes, partitionnement et modélisation dimensionnelle sur plateformes cloud.
Analytics & Gouvernance
Visualisation BI (Looker, Power BI, Tableau), qualité des données et conformité RGPD.
Format de l'examen
Programme
Architectures Data Cloud
Data lakes et object storage (S3, Azure Blob, GCS), formats de fichiers optimisés (Parquet, ORC, Avro), Delta Lake et table formats (Iceberg, Hudi), architectures lakehouse (Databricks, Dremio), data mesh et domaines décentralisés, architectures lambda et kappa pour streaming, stratégies multi-cloud et data federation, zones de données (raw, curated, analytics), sécurité périmétrique et chiffrement.
Pipelines & Orchestration
Différences ETL vs ELT et cas d'usage, Apache Spark : RDD, DataFrames, optimisations (broadcast, partitioning), dbt : models, sources, tests, documentation, macros et packages, Airflow : DAGs, operators, sensors, XComs, gestion des dépendances, alternatives modernes (Prefect, Dagster, Mage), ingestion temps réel : Kafka, Kinesis, Pub/Sub, Change Data Capture (Debezium, Fivetran, Airbyte), gestion des erreurs et retry policies, monitoring et observabilité des pipelines.
Datawarehouses & Modélisation
Snowflake : architecture, virtual warehouses, time travel, cloning, BigQuery : slots, partitioning, clustering, BI Engine, Redshift : distribution keys, sort keys, Spectrum, Azure Synapse : pools SQL, integration Spark, modélisation dimensionnelle Kimball (facts, dimensions, SCD), Data Vault 2.0 pour l'enterprise, optimisation de requêtes et plans d'exécution, partitionnement et clustering strategies, materialized views et query caching, compression et stockage columnar, coûts et FinOps pour datawarehouses.
Analytics, BI & Gouvernance
Looker : LookML, explores, dashboards, Power BI : DAX, dataflows, embedded analytics, Tableau : extracts, live connections, calculs, métriques métier et définition de KPIs, data quality : Great Expectations, dbt tests, Soda, data catalogues : Datahub, Alation, Amundsen, lineage et impact analysis, sécurité : RBAC, masquage, anonymisation, conformité RGPD et data residency, FinOps data : monitoring des coûts, optimisation stockage et compute.
Comment financer votre certification
3 solutions pour couvrir le coût de votre certification
OPCO — Prise en charge employeur
Demandez à votre employeur une prise en charge via votre OPCO (plan de développement des compétences).
Personnel — 420€ TTC
Paiement en ligne sécurisé par carte bancaire (Stripe).
Tarif entreprise : 550€ HT
Questions fréquentes
Cette certification couvre-t-elle les trois clouds majeurs ?
Oui, l'examen évalue les compétences transverses applicables sur AWS, Azure et GCP. Les questions portent sur les concepts architecturaux et services équivalents (S3/Blob/GCS, Redshift/Synapse/BigQuery). Vous n'avez pas besoin de maîtriser les trois, mais de comprendre les patterns cloud-agnostic.
Faut-il connaître Spark et dbt obligatoirement ?
Spark et dbt sont les technologies de référence du marché européen. L'examen évalue leur maîtrise conceptuelle et pratique (transformations, optimisations, tests). Des alternatives (Flink, Dataform) peuvent être mentionnées mais Spark et dbt restent centraux dans le référentiel.
Quelle différence avec les certifications AWS/Azure/GCP ?
Les certifications cloud natives sont vendor-locked et orientées services propriétaires. PROVA Cloud Data & Analytics est multi-cloud, centrée sur les compétences métier data engineering et les architectures modernes (lakehouse, data mesh) indépendamment des fournisseurs. Plus pertinent pour les profils polyvalents recherchés en Europe.
Le PROVA DNA inclut-il un scoring par technologie ?
Oui, le rapport PROVA DNA détaille vos scores par domaine (architecture, pipelines, modélisation, BI/gouvernance) et identifie vos forces et axes d'amélioration. Il est utilisable en entretien pour démontrer votre profil technique précis.
Puis-je passer l'examen en anglais ?
Oui, l'examen est disponible en français et anglais. Les cas pratiques utilisent une terminologie technique internationale. Vous choisissez la langue lors de la réservation de votre session.
Ils se sont certifiés
« Enfin une certification qui couvre réellement les stacks modernes (dbt, Airflow, Snowflake) sans être enfermée dans un seul cloud. Le rapport PROVA DNA m'a aidée à négocier une augmentation en montrant précisément mes compétences. »
« J'ai passé plusieurs certifications cloud natives, mais celle-ci est la plus pertinente pour mon quotidien multi-cloud. Les cas pratiques sont réalistes et challengeants. Reconnaissance immédiate par mon employeur. »
« La préparation via le LMS est excellente, avec des labs pratiques sur BigQuery et dbt. La certification est exigeante mais juste. Mon badge PROVA est désormais sur mon profil LinkedIn et j'ai reçu plusieurs sollicitations. »
Reconnaissance internationale
Couvre des domaines similaires aux certifications AWS Certified Data Analytics, Google Professional Data Engineer et Databricks Data Engineer Associate, avec une approche multi-cloud et européenne.
AWS, Google Cloud, Databricks sont des marques déposées de leurs détenteurs respectifs. PROVA est indépendant et non affilié à ces organisations.
Votre parcours de certification
Avant, pendant, après — la progression logique recommandée
Droits du candidat
Transparence
Les critères de décision et le barème sont documentés et accessibles avant l'examen.
Droit d'appel
Toute décision peut être contestée dans les 30 jours. Examen par un tiers indépendant.
Plainte
Toute personne peut signaler un dysfonctionnement. Formulaire public accessible sans compte.