Formation Cloud Data Platforms : architectures et gestion de données

Pourquoi se former à cloud data platformes

après avoir migré des bases de données historiques vers une infrastructure cloud, vous constatez que les coûts augmentent sans optimisation. cette formation vous apportera des méthodes pour rationaliser ces dépenses. vous apprendrez à configurer les services pour une meilleure efficacité opérationnelle.

Repères de marché sur data / bi

Chiffres issus de nos 105 référentiels comparés sur cette thématique, hors remises négociées.

Budget moyen (intra): 1 561 à 3 003 €
Durée moyenne: 3.9 jours
Parcours certifiants: 100 %
Disponible à distance: 100 %

Objectifs

Concevoir des architectures de données résilientes et scalables sur les plateformes cloud.
Déployer et configurer les services clés des Cloud Data Platforms (stockage, calcul, base de données).
Mettre en œuvre des pipelines d'ingestion et de transformation de données (ETL/ELT) dans le cloud.
Assurer la gouvernance et la sécurité des données hébergées sur le cloud.
Optimiser les coûts et les performances des infrastructures de données cloud.

Public concerné

Architectes de données et administrateurs de bases de données.
Ingénieurs Data et développeurs BI.
Chefs de projet technique et consultants en données.
Toute personne impliquée dans la stratégie et l'implémentation de plateformes de données cloud.

Programme type

Introduction aux Cloud Data Platforms et Services Fondamentaux

Panorama des principales plateformes cloud (AWS, Azure, GCP) et de leurs offres data.
Concepts de stockage objet (S3, Blob Storage, Cloud Storage) et bases de données managées (RDS, Azure SQL DB, Cloud SQL).
Principes de l'élasticité, de la scalabilité et de la haute disponibilité dans le cloud.

Ingestion et Traitement de Données sur le Cloud

Mise en place de pipelines d'ingestion de données structurées et non structurées (Kafka, Kinesis, Event Hubs).
Utilisation des services de traitement distribué (Spark sur EMR/Databricks, HDInsight, Dataflow).
Implémentation de transformations de données (ETL/ELT) avec des outils cloud-natifs (Glue, Data Factory, Data Fusion).

Data Warehousing et Business Intelligence Cloud

Conception et déploiement de Data Warehouses cloud (Redshift, Synapse Analytics, BigQuery).
Optimisation des requêtes et gestion des performances dans les DW cloud.
Intégration avec les outils de Business Intelligence et de visualisation (Power BI, Tableau, Looker).

Sécurité, Gouvernance et Optimisation des Coûts

Mise en œuvre des politiques de sécurité et de conformité (RGPD, ISO 27001) sur le cloud.
Gestion des identités et des accès (IAM) et chiffrement des données.
Surveillance, alerting et optimisation des coûts d'infrastructure cloud pour les services data.

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Prérequis

Connaissances fondamentales en bases de données SQL.
Notions de programmation (Python ou Scala appréciées).
Compréhension des concepts de base du cloud computing.

Modalités

Durée: 3 à 5 jours
Prix indicatif: 2 100 € à 3 900 € (intra, groupe)
Formats: présentiel, distanciel, intra, hybride
Effectif: inter : 4 à 12 participants · intra : jusqu'à 12
Rythme: continu, séquencé ou en demi-journées, selon vos contraintes
Délai d'accès: sélection sous 48h, démarrage possible sous 2 à 4 semaines
Financement: OPCO, plan de développement des compétences, cpf selon l'organisme retenu
Évaluation: quiz ou cas pratique en fin de parcours, attestation remise à chaud
Accessibilité: adaptation possible aux situations de handicap, à préciser au cadrage
Certification: Cette formation peut préparer à des certifications éditeurs telles que l'AWS Certified Data Analytics, l'Azure Data Engineer Associate, ou le Google Cloud Professional Data Engineer. Elle est éligible à divers dispositifs de financement de la formation professionnelle continue.
Qualité: partenaires Qualiopi uniquement

Questions fréquentes

›cette formation couvre-t-elle les trois principaux fournisseurs de cloud (AWS, Azure, GCP) ?

la formation présente les concepts génériques des plateformes de données cloud. des exemples pratiques sont abordés sur un ou deux des principaux fournisseurs pour illustrer les principes.

›faut-il avoir des compétences en programmation avancées pour suivre cette formation ?

des connaissances de base en SQL et en scripting (python, bash) sont recommandées. le cours n'exige pas de compétences avancées en développement logiciel.

›quels types de projets pratiques sont inclus dans la formation ?

des ateliers pratiques incluent la mise en place de pipelines d'ingestion et de transformation. vous travaillerez sur la configuration de bases de données et de services de stockage cloud.

›cette formation aide-t-elle à la préparation de certifications spécifiques ?

la formation fournit une base solide pour comprendre les principes des data platforms cloud. elle ne prépare pas directement à une certification spécifique d'un éditeur.

Comment on sélectionne les organismes cloud data platformes

Analyse indépendante multi-organismes
Aucune rémunération éditeur influençant le classement
Short-list argumentée et personnalisée

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