Combien de temps dure la formation ?

 4,00 jour(s)

Dans quelle(s) langue(s) la formation est-elle donnée ?

EN FR

Quand a lieu la prochaine session ?

Qui organise cette formation ?

OXiane est spécialisé dans la conception et la réalisation de formations informatiques et de supports de cours pédagogiques sur les dernières technologies. Nos différentes filières permettent de couvrir tous les besoins en formation que ce soit en IT au sens large, mais également "Utilisateurs" et "Soft Skills" en Management, Communication & leadership.

À qui s’adresse la formation ?

  • Développeurs expérimentés en charge de l'extraction, la transformation, le chargement, le nettoyage et la validation de données à grande échelle.
  • Data engineers, architectes data, data scientists ou profils techniques travaillant sur des projets de traitement de données avancés.

Quels sont les objectifs poursuivis ou les compétences visées ?

  • Concevoir et déployer des architectures et pipelines de traitement de données dans GCP.
  • Exploiter BigQuery, Cloud Storage et les outils ETL/ELT pour manipuler de grands volumes de données.
  • Construire et orchestrer des workflows de machine learning.
  • Analyser, transformer et enrichir des jeux de données complexes.
  • Mettre en place des solutions de streaming temps réel avec Cloud Pub/Sub et Cloud Dataflow.
  • Optimiser les performances et assurer la gouvernance et la sécurité des données.

Quel est le contenu de la formation ?

Introduction à l'ingénierie des données
  • Rôle et responsabilités du Data Engineer
  • Enjeux et défis des architectures data modernes
  • Gouvernance et gestion des accès
  • Présentation de BigQuery, Data Lakes et Data Warehouses
Construction de Data Lakes
  • Options de stockage et ETL sur GCP
  • Utilisation de Cloud Storage et Cloud SQL
  • Sécurité et optimisation des coûts
  • TP : requêtes fédérées, stockage de données structurées et non structurées.
Construction de Data Warehouses
  • Architecture moderne de Data Warehouse
  • Chargement et exploration de données avec BigQuery
  • Conception de schémas, partitionnement et clustering
  • TP : exploration et requêtes sur des jeux de données publics
Transformation de données par lots et en flux
  • Pipelines ELT/ETL et qualité des données
  • Utilisation de BigQuery et Spark sur Cloud Dataproc
  • TP : optimisation et enrichissement de données
Traitement de données sans serveur
  • Présentation de Cloud Dataflow et de ses avantages
  • Conception et exécution de pipelines Dataflow
  • TP : création de pipelines Python / Java
Orchestration et automatisation
  • Création visuelle de pipelines avec Cloud Data Fusion
  • Orchestration avec Cloud Composer (Apache Airflow)
  • TP : déclenchement d'un pipeline basé sur un événement
Streaming et temps réel
  • Introduction au streaming avec Cloud Pub/Sub
  • Traitement en continu avec Dataflow
  • Intégration avec BigQuery et Cloud Bigtable
  • TP : pipelines de données en temps réel
Optimisation et fonctionnalités avancées
  • Fonctions analytiques avancées dans BigQuery
  • Optimisation des performances et gestion des coûts
  • Visualisation et géo-analyse
IA et Machine Learning
  • Panorama des options ML dans GCP
  • Utilisation de BigQuery ML et Cloud AutoML
  • Intégration de notebooks avec Cloud AI Platform
  • TP : entraînement et déploiement de modèles ML intégrés

Que recevez-vous à la fin de la formation ?

Une attestation de participation sera transmise aux participants

Comment contacter l’organisme de formation ?

Fiona Marin

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