Formation Data Lakehouse Architectures - Conception et Opérations

Pourquoi se former à data lakehouse architectures

la gestion des silos de données ralentit l'accès aux informations critiques. la performance des requêtes sur de grands volumes de données reste un défi majeur. l'intégration des cas d'usage analytiques et d'apprentissage machine nécessite une infrastructure unifiée. l'optimisation des coûts de stockage et de traitement est une préoccupation constante.

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

Comprendre les principes fondamentaux des architectures Data Lakehouse et leurs avantages stratégiques.
Concevoir une architecture Data Lakehouse adaptée aux besoins spécifiques de votre organisation.
Choisir et intégrer les outils technologiques clés (Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi) pour la mise en œuvre.
Mettre en place des stratégies de gouvernance des données et de sécurité au sein d'un Data Lakehouse.
Optimiser les performances et la scalabilité des Data Lakehouse pour différents cas d'usage.

Public concerné

Architectes de données
Ingénieurs Data
Responsables BI
Chefs de projet technique
Consultants data

Programme type

Introduction aux Data Lakehouse

Évolution des architectures Data Warehouses et Data Lakes.
Concepts fondamentaux des Data Lakehouse : transactionnalité, schémas, gouvernance.
Cas d'usage et bénéfices métiers d'une architecture Data Lakehouse.

Composants Clés et Technologies

Présentation approfondie de Delta Lake, Apache Iceberg et Apache Hudi.
Comparaison des fonctionnalités et des scénarios d'application.
Intégration avec des moteurs de requêtes (Spark, Presto, Trino).

Conception et Implémentation

Définition des couches d'une architecture Data Lakehouse (Bronze, Silver, Gold).
Modélisation des données pour le Data Lakehouse.
Bonnes pratiques de migration et d'intégration de données.

Gouvernance, Sécurité et Opérations

Gestion des métadonnées et du catalogue de données.
Mise en œuvre de la sécurité et du contrôle d'accès.
Surveillance, maintenance et optimisation des performances.

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Prérequis

Connaissance des concepts de base de données et SQL.
Familiarité avec les principes du Big Data (Hadoop, Spark).
Expérience en programmation Python ou Scala est un plus.

Modalités

Durée: 2 à 3 jours
Prix indicatif: 1 800 € à 2 400 € (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: une attestation de fin de formation sera délivrée sur demande. cette formation est éligible à un financement via votre OPCO ou le Compte Personnel de Formation (CPF).
Qualité: partenaires Qualiopi uniquement

Questions fréquentes

›quels sont les outils abordés dans cette formation ?

la formation couvre principalement Delta Lake, Apache Iceberg et Apache Hudi, ainsi que leur intégration avec des moteurs comme Spark.

›cette formation inclut-elle des exercices pratiques ?

oui, des exercices pratiques sont prévus pour appliquer les concepts théoriques sur des cas concrets.

›faut-il avoir des connaissances en cloud ?

une compréhension générale des services cloud (AWS S3, Azure Data Lake Storage, GCP Cloud Storage) est utile mais non obligatoire.

›quel est le niveau technique requis ?

un niveau intermédiaire est attendu, avec des bases en SQL et Big Data.

Comment on sélectionne les organismes data lakehouse architectures

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

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