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Plan du cours
Fondements de l'ingénierie de plateforme pour les applications intensives en données
- Introduction aux applications intensives en données.
- Défis de l'ingénierie de plateforme pour le big data.
- Aperçu des architectures de traitement des données.
Modélisation et gestion des données
- Principes de la modélisation des données pour l'évolutivité.
- Options de stockage des données et optimisation.
- Gestion du cycle de vie des données dans un environnement distribué.
Frameworks de traitement du big data
- Aperçu des outils de traitement du big data (Hadoop, Spark, Flink).
- Traitement par lots vs. traitement en streaming.
- Configuration d'un pipeline de traitement du big data.
Plateformes d'analyse en temps réel
- Architecture pour l'analyse en temps réel.
- Moteurs de traitement de flux (Kafka Streams, Apache Storm).
- Construction de tableaux de bord et de visualisations en temps réel.
Orchestration des pipelines de données
- Gestion des workflows avec Apache Airflow et d'autres outils.
- Automatisation des pipelines de données pour plus d'efficacité.
- Surveillance et alerte pour les pipelines de données.
Sécurité et conformité de la plateforme
- Bonnes pratiques de sécurité pour les plateformes de données.
- Assurer la confidentialité des données et la conformité réglementaire.
- Mise en œuvre de contrôles d'accès sécurisés aux données.
Optimisation et réglage des performances
- Techniques d'optimisation du débit et de la latence des données.
- Stratégies de mise à l'échelle pour les plateformes intensives en données.
- Mesures de référence et surveillance des performances.
Études de cas et meilleures pratiques
- Analyse de mises en œuvre réussies de plateformes de données.
- Leçons tirées des leaders de l'industrie.
- Tendances émergentes en ingénierie de plateforme pour les applications intensives en données.
Projet de fin de cycle
- Conception d'une solution de plateforme pour une application intensive en données.
- Mise en œuvre d'un prototype du pipeline de traitement des données.
- Évaluation des performances et de l'évolutivité de la plateforme.
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des structures de données et algorithmes de base.
- Une expérience en programmation avec Java, Scala ou Python.
- Une familiarité avec les concepts de base des bases de données et de SQL.
Audience cible
- Développeurs de logiciels.
- Ingénieurs de données.
- Chefs techniques.
21 Heures
Nos clients témoignent (1)
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