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Google Cloud Platform - Ingénierie de données

Date de mise à jour :
Identifiant Offre Info : 20_26257021F
Organisme responsable : HUB FORMATION (ouvre dans un nouvel onglet)

Nouvelle recherche

Présentation de la formation

Objectifs

Après ce cours, vous serez capable de :
  • Concevoir des systemes de traitement de donnees evolutifs dans Google Cloud.
  • Differencier les architectures de donnees et implementer les concepts de lakehouse et de pipelines de donnees.
  • Construire et gerer des pipelines de donnees robustes en streaming et en batch.
  • Utiliser les outils IA/ML pour optimiser les performances et obtenir des informations sur les processus et les donnees.

Programme de la formation

Introduction a l'ingenierie des données sur Google Cloud Taches et composants de l'ingenierie des donnees Le modele de pipeline de donnees d'extraction et de chargement Le modele de pipeline de donnees d'extraction, de chargement et de transformation Le modele de pipeline de données d'extraction, de transformation et de chargement Techniques d'automatisation Construire des lacs de données et des entrepots de données avec Google Cloud Introduction a…

Introduction a l'ingenierie des données sur Google Cloud
  • Taches et composants de l'ingenierie des donnees
  • Le modele de pipeline de donnees d'extraction et de chargement
  • Le modele de pipeline de donnees d'extraction, de chargement et de transformation
  • Le modele de pipeline de données d'extraction, de transformation et de chargement
  • Techniques d'automatisation
Construire des lacs de données et des entrepots de données avec Google Cloud
  • Introduction a l'ingenierie des donnees moderne sur Google Cloud
  • Construire un lakehouse de donnees avec Cloud Storage, les formats ouverts et BigQuery
  • Moderniser les entrepots de donnees avec BigQuery et BigLake
  • Modeles avances de lakehouse et gouvernance des donnees
Construire des pipelines de données en batch sur Google Cloud
  • Quand choisir les pipelines de donnees en batch
  • Concevoir et construire des pipelines de donnees en batch evolutifs
  • Controler la qualite des donnees dans les pipelines de donnees en batch
  • Orchestrer et surveiller les pipelines de donnees en batch
Construire des pipelines de données en streaming sur Google Cloud
  • Cas d'utilisation du streaming et architectures de reference
  • Plongee approfondie dans les produits

Validation et sanction

Apprendre comment concevoir des systemes de traitement de donnees, creer des pipelines de donnees de bout en bout, analyser des donnees et implementer le machine learning

Type de formation

Non certifiante

Niveau de sortie

Sans niveau spécifique

Durée, rythme, financement

Durée

En centre

28 h

Financement

Conventionnement
Oui
Financeur
  • Autre

    Programme : Financements à déterminer selon la situation du bénéficiaire

Conditions d'accès

Public visé

  • Tout public

Niveau d'entrée

Sans niveau spécifique

Conditions spécifiques et prérequis

Pour suivre ce cours, vous devez déjà posséder les connaissances suivantes : Comprehension des principes d'ingenierie des donnees, y compris les processus ETL/ELT, la modelisation des donnees et les formats de donnees courants (Avro, Parquet, JSON). Familiarite avec les concepts d'architecture de donnees, en particulier les entrepots de donnees (Data Warehouses) et les lacs de donnees (Data Lakes). Maitrise de SQL pour l'interrogation des donnees. Maitrise d'un langage de programmation courant (Python recommande). Familiarite avec l'utilisation des interfaces de ligne de commande (CLI). Familiarite avec les concepts et services de base de Google Cloud (Compute, Storage et gestion des identites).

Lieu de réalisation de l'action

Modalités d'enseignement

Formation entièrement à distance

Adresse

Périodes prévisibles de déroulement des sessions

Début

Fin

Adresse d'inscription
14 Avenue de l'Opéra
75001 Paris 1er
État du recrutement
Ouvert
Modalités
Entrées / Sorties à dates permanentes