Informatique
Défis Data Engineering & Pipelines
Data Engineering & Pipelines challenges put you inside the work of moving data reliably from source to insight. You'll develop skills in ETL Fundamentals, Data Pipeline Design, and Data Wrangling, and you'll write SQL for Analytics and dbt Models while building Airflow DAGs that orchestrate the flow.
From there you'll handle the harder edges — Kafka event streaming, Streaming-first design, Lakehouse architecture, and Data observability — working with Apache Spark and Snowflake or BigQuery query optimization the way data teams actually do. Each challenge you solve earns a verified credential you can share with recruiters.
- CodeConfirméNouveau
Trancher un incident de fraude sur flux de paiements mobiles
En équipe, reconstituez la chronologie de l'incident en croisant le dossier post-incident, l'échantillon du flux d'événements et le contrat d'événement fourni. Examinez précisém…
- Apache Spark
- Stream Processing Windowing
- Application Monitoring
Travaux ouverts - DesignIntermédiaireNouveau
Architecture d'un pipeline d'annotation de variants génomiques
En équipe, vous devez proposer l'architecture d'un pipeline qui prend en entrée des variants génomiques bruts (au format Variant Call Format — VCF, format d'appel de variants) e…
- Ai Native Architecture
- Apache Spark
- Airflow Dags
Travaux ouverts - DesignIntermédiaireNouveau
Concevoir un pipeline de télémétrie temps réel pour une usine automobile
Votre mission est de produire une proposition d'architecture de données répondant aux contraintes suivantes : latence de détection d'anomalie inférieure à 30 secondes sur les mé…
- Data Pipeline Design
- Streaming First Design
- Kafka Event Streaming
Travaux ouverts - DesignConfirméNouveau
Concevoir une architecture anti-fraude temps réel pour la monnaie mobile
Produisez une proposition d'architecture de traitement en flux couvrant l'ingestion des transactions, la détection de schémas suspects en quasi temps réel, et la conservation d'…
- Streaming First Design
- Kafka Event Streaming
- Data Observability
Travaux ouverts Practice your coursework on real scenarios.
Every challenge is shaped from real-world context — not generic exercises. The work mirrors what your degree prepares you for.
Why Ewance
- DesignDébutantNouveau
Moteur de traçabilité parallèle pour la filière cacao en Côte d'Ivoire
Vous devez concevoir et prototyper un pipeline de traitement par lots parallèle capable de traiter 200 000 enregistrements de collecte de cacao en moins de 30 minutes. Le pipeli…
- Apache Spark
- Parallel Performance Engineering
- Algorithm Analysis
Travaux ouverts - AnalysisIntermédiaireNouveau
Arbitrer le stockage colonnaire d'un lac de données portuaire
À partir du dossier d'incident, du relevé de requêtes et de l'inventaire de fichiers qui vous sont fournis, établissez un diagnostic chiffré : mesurez la distribution des taille…
- Apache Spark
- Analytical Reasoning
- Architecture Decision Records Adrs
Travaux ouverts - AnalysisConfirméNouveau
Reconstituer l'ordre causal après une anomalie de télémesure satellite
Vous menez l'enquête, seul·e ou en binôme, pour le comité de sûreté des vols. Vous disposez d'un dossier de contexte décrivant la topologie du réseau de stations sol et la chron…
- Algorithm Analysis
- Analytical Reasoning
- Apache Spark
Travaux ouverts
Comment ça marche
Du brief au certificat, en six étapes.
Étape 01
Parcourez des défis alignés sur vos études.
Étape 02
Acceptez celui qui correspond à vos objectifs.
Étape 03
Avancez avec l'aide de l'IA Copilot.
Étape 04
Soumettez-le pour une évaluation structurée.
Étape 05
Obtenez un certificat vérifié.
Étape 06
Ajoutez-le à LinkedIn en un clic.
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Les équipes des entreprises peuvent construire des briefs autour des compétences qu'elles recrutent, puis évaluer les étudiants sur des livrables notés selon une grille — pas sur des CV.



















































































