Cursus cloud data engineer

Description de la formation

Formation approfondie sur la conception, l'optimisation et la gestion des pipelines de données, en couvrant des compétences essentielles telles que l’ingénierie des données avec Python, SQL, le traitement de données massives (Big Data), l'intégration de données via des outils comme Apache Spark et Kafka, ainsi que l'architecture cloud avec des plateformes comme AWS, Azure ou Google Cloud.

Objectifs de la formation

À l’issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Maîtriser les bases de l'ingénierie des données : Comprendre les principes fondamentaux des pipelines de données, y compris l'architecture, l'intégration, la transformation et le stockage des données.
• Apprendre à utiliser des outils puissants pour le traitement des données massives : Maîtriser des technologies comme Apache Spark et Apache Kafka pour le traitement parallèle et l'intégration des données en temps réel.
• Optimiser les performances et la sécurité des pipelines de données : Acquérir les compétences nécessaires pour optimiser, sécuriser et monitorer les pipelines de données tout au long de leur cycle de vie.
• Gérer les flux de travail avec des outils d'orchestration : Savoir utiliser des outils comme Airflow ou Prefect pour automatiser et orchestrer les tâches et processus dans les pipelines de données.
• Concevoir et déployer un pipeline de données complet : Être capable de créer un pipeline de données de bout en bout, de la collecte à l'analyse, en passant par l'optimisation des performances et la gestion des erreurs en environnement de production.

A qui s'adresse cette formation ?

La formation est destinée à un large public, notamment :

• Développeurs et ingénieurs informatiques souhaitant se spécialiser dans la gestion des données.
• Analystes de données désirant approfondir leurs compétences en gestion et traitement de grandes volumétries de données.
• Data scientists débutants voulant maîtriser l'infrastructure des données pour préparer leurs modèles.
• Administrateurs de bases de données souhaitant élargir leurs compétences vers des systèmes de données complexes.
• Professionnels du Cloud Computing cherchant à comprendre les architectures de données dans le cloud.
• Jeunes diplômés ou personnes en reconversion intéressées par le domaine du Data Engineering.
• Responsables techniques ou CTO souhaitant mieux superviser les projets de gestion de données dans leur entreprise.

Pré-requis

Aucun pré-requis spécifique n'est nécessaire.

Programme de la formation

Jour 1-2 : Introduction à l’ingénierie des données

• Objectif : Comprendre les principes fondamentaux des pipelines de données, leur architecture et leur fonctionnement.

Introduction aux pipelines de données

• Principes des pipelines de données : Architecture, flux de données, intégration, transformation et stockage.
• Concepts clés : ETL vs ELT, gestion des données structurées et non structurées.
• Introduction à Apache Kafka et Apache Spark pour le traitement des données massives.

Outils de base pour l’ingénierie des données

• Python pour la gestion des données avec Pandas : Manipulation, nettoyage, et transformation des données.
• Introduction à SQL : Sélection, jointures, agrégations, optimisation des requêtes.
• Présentation de Numpy et Matplotlib pour les calculs et visualisations de données.

Jour 3-4 : Introduction à Apache Spark et Kafka

• Objectif : Apprendre à utiliser Apache Spark pour le traitement parallèle et les données massives.

Apache Spark et son utilisation

• Installation de Spark, RDD et DataFrame : Différences et leur utilisation pour le traitement des données.
• Opérations sur Spark : map, filter, reduce, groupBy et optimisation des performances.
• Cache et partitionnement pour accélérer le traitement des données massives.

Kafka pour l’intégration des flux de données en temps réel

• Architecture de Kafka : Producteurs, consommateurs, brokers, topics, partitions.
• Utilisation de Kafka Streams pour gérer les données en temps réel.
• Intégration de Kafka avec Spark pour le traitement en streaming des données.

Jour 5-6 : Optimisation des pipelines de données

• Objectif : Apprendre à optimiser les performances des pipelines de données et sécuriser les flux de données.

Optimisation des performances des pipelines

• Gestion des ressources, partitionnement des données et parallélisme pour améliorer les performances.
• Meilleures pratiques de sécurisation des pipelines de données : Authentification, cryptage et gestion des erreurs.

Sécurisation et monitoring des pipelines de données

• Suivi de l’intégrité des données et gestion des erreurs dans les pipelines de données.
• Utilisation des outils de monitoring pour garantir des pipelines robustes et efficaces.

Jour 7 : Orchestration et gestion des pipelines de données

• Objectif : Apprendre à gérer les flux de travail avec des outils d’orchestration.

Introduction à l’orchestration des pipelines

• Utilisation d’outils comme Apache Airflow, Luigi ou Prefect pour orchestrer les pipelines de données.
• Automatisation des flux de travail et gestion des dépendances entre les tâches.

Gestion des erreurs et qualité des données

• Assurer la qualité des données dans les pipelines : Validation et nettoyage des données en entrée.
• Gestion des erreurs : Capture et gestion des anomalies dans les pipelines automatisés.

Jour 8 : Projet Final - Création d’un pipeline de données complet

• Objectif : Déployer un pipeline de données de bout en bout en utilisant Kafka, Spark, et des outils d’orchestration.

Conception et développement du pipeline de données

• Conception d'un pipeline de données en intégrant les outils étudiés : Collecte, transformation et analyse des données.

Déploiement et gestion du pipeline en production

• Optimisation du pipeline : Performance, gestion des erreurs, et scalabilité dans un environnement de production.
• Gestion des flux en temps réel avec Kafka et traitement de données massives avec Spark.

Atouts de la formation

• Approche pédagogique et modulaire: Alternance entre théorie et pratique pour une meilleure assimilation des concepts.
• Intégration Cloud: Forte orientation vers les solutions cloud et distribuées.
• Intervenants qualifiés: Formateurs spécialisés ayant une expérience concrète dans le domaine.
• Outils et supports pédagogiques: Accès à des ressources en ligne, des démonstrations en direct et des études de cas réelles.
• Accessibilité: Formation ouverte à tous, sans pré-requis techniques avancés.
• Mise en Pratique: Projet complet dès la fin des modules pour consolider les acquis.
• Préparation à l’Industrie: Focus sur les certifications et outils standards utilisés dans le milieu professionnel.

Méthodes pédagogiques et outils utilisés

• Démonstrations en direct avec des services de data Engineering.
• Ateliers pratiques et études de cas réels dans des secteurs variés (industrie, commerce, santé).
• Retour d'expérience : Partage des meilleures pratiques et des erreurs courantes en entreprise.
• Simulations et outils : Utilisation de simulateurs pour des ateliers interactifs.

Evaluation

• QCM de fin de formation pour tester la compréhension des concepts abordés.
• Études de cas pratiques ou discussions de groupe pour mettre en application les connaissances acquises.
• Évaluation continue pendant les sessions pratiques.
• Mise en Pratique : Projet complet dès la fin des modules pour consolider les acquis.

Références Normatives

• Well-Architected cloud Framework.
• RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données).
• ISO 27001, SOC 2 (Service Organization Control).
• NIST Cybersecurity Framework.