Formation Exploitation Plateformes Lakehouse Big Data Avancées
Maîtrisez l'architecture et l'administration des plateformes Big Data Lakehouse. Apprenez à concevoir, implémenter et migrer efficacement ces infrastructures. Optimisez la gestion des données massives avec des solutions évolutives. Développez une expertise recherchée en administration Big Data.
Concevoir des architectures Lakehouse évolutives répondant aux besoins spécifiques de votre entreprise
Implémenter et administrer des plateformes Big Data de manière efficace et sécurisée
Gérer la migration et l'ingestion de données de manière fluide et sans perturbations
Assurer la sécurité et la gouvernance des données pour répondre aux exigences réglementaires
Programme détaillé
12 modules · 21 heures
01
Introduction au Big Data et Architectures Lakehouse
—Comprendre le contexte et les enjeux du Big Data
—Différencier Data Lake, Data Warehouse et l'émergence des Lakehouse
—Avantages et cas d'usage typiques des Lakehouse
02
Fondamentaux des Technologies Lakehouse (Delta Lake, Iceberg, Hudi)
—Présentation des formats de table ouverts (Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi)
—ACID transactions sur les Data Lakes
—Concepts de versioning, schéma evolution et time travel
03
Conception d'une Architecture Lakehouse : Principes
—Définir les couches d'une Lakehouse (Landing, Bronze, Silver, Gold)
—Choisir les composants clés : stockage, compute, catalogue
—Principes de modélisation des données pour une Lakehouse
04
Implémentation du Stockage Cloud pour Lakehouse
—Utilisation de S3 (AWS), ADLS Gen2 (Azure) ou GCS (GCP)
—Optimisation des coûts et performances du stockage objet
—Gestion des permissions et de la sécurité du stockage
05
Moteurs de Compute pour Lakehouse : Apache Spark
—Rappels sur Apache Spark (concepts, architecture)
—Optimisation des requêtes Spark sur des formats Lakehouse
—Configuration et déploiement de Spark dans un environnement Big Data
06
Structuration des Données avec Delta Lake
—Configurer un lac de données avec Delta Lake pour gérer les données structurées
—Appliquer le schéma en lecture et en écriture pour optimiser la gestion des données
—Utiliser les fonctionnalités de versioning pour assurer l'intégrité des données dans Delta Lake
—Mettre en place des contrôles de qualité des données lors de l'ingestion dans Delta Lake
—Exploiter les transactions ACID pour garantir la cohérence des données dans une Lakehouse
07
Ingestion des Données dans une Lakehouse
—Analyser les sources de données pour une ingestion efficace dans la Lakehouse
—Configurer des pipelines d'ingestion avec Apache Spark et Delta Lake
—Optimiser le traitement en temps réel des données dans un environnement Lakehouse
—Mettre en place des workflows d'ingestion automatisés et programmables
—Évaluer les performances des processus d'ingestion et ajuster les configurations
08
Administration et Supervision d'une Lakehouse
—Outils de monitoring des clusters (Spark, S3/ADLS)
—Gestion des logs et alertes
—Optimisation des ressources et des coûts d'infrastructure
09
Sécurité et Gouvernance des Données en Lakehouse
—Implémentation des politiques de sécurité (IAM, RBAC)
—Chiffrement des données au repos et en transit
—Gestion des accès et conformité RGPD, CCPA
10
Migration vers une Architecture Lakehouse
—Évaluer l'architecture existante pour identifier les besoins de migration
—Définir une stratégie de migration progressive vers la Lakehouse
—Utiliser des outils d'intégration pour transférer les données efficacement
—Mettre en place des tests de validation post-migration pour garantir la qualité
—Former les équipes sur les nouveaux processus et outils de la Lakehouse
11
Orchestration et Automatisation des Pipelines Lakehouse
—Configurer des workflows d'orchestration avec Apache Airflow pour les pipelines Lakehouse
—Automatiser l'exécution des tâches avec des triggers basés sur des événements de données
—Surveiller et gérer les performances des pipelines via des dashboards de monitoring
—Intégrer des systèmes de notification pour alerter sur les échecs de pipeline en temps réel
—Optimiser la gestion des dépendances entre les tâches dans les pipelines complexes
12
Cas Pratiques et Bonnes Pratiques Lakehouse
—Études de cas réels d'implémentation Lakehouse
—Résolution de problèmes courants en administration Lakehouse
—Bonnes pratiques pour l'évolutivité et la maintenabilité
Le conseil de l'expert
L'un des objectifs pédagogiques clés de cette formation est de concevoir des architectures Lakehouse évolutives adaptées aux besoins spécifiques de votre entreprise. Ce module vous permettra de maîtriser les principes fondamentaux qui sous-tendent une architecture efficace, en intégrant à la fois les fonctionnalités du stockage et du traitement des données. Vous apprendrez ainsi à créer des infrastructures robustes qui optimiseront votre exploitation des données.
Un défi fréquent rencontré par les apprenants dans le domaine des architectures Lakehouse est la gestion de la migration et de l'ingestion des données. Nombre d'entre eux sous-estiment la complexité de ces processus, ce qui peut entraîner des interruptions de service et des pertes de données. Cette formation vous permettra d'acquérir des compétences pratiques pour gérer ces aspects cruciaux de manière fluide et sécurisée.
Ce qui différencie cette formation des autres approches, c'est son accent sur l'implémentation de plateformes Big Data dans des environnements réels, en intégrant des technologies telles que Delta Lake et Apache Spark. Vous bénéficierez d'une approche pragmatique, avec des études de cas concrets et des exercices pratiques, vous préparant ainsi à relever les défis spécifiques de votre entreprise et à maximiser l'efficacité de vos projets.
Pour tirer le maximum de cette formation, je vous encourage à préparer des exemples concrets de projets ou de problématiques que vous rencontrez dans votre entreprise. Cela facilitera les échanges pendant les sessions et vous permettra d'appliquer immédiatement les concepts appris à des cas réels. Votre engagement et votre curiosité seront des atouts majeurs pour enrichir votre expérience d'apprentissage.
Pourquoi choisir cette formation en informatique
🎯
Maîtrise des Architectures Lakehouse
Apprenez à concevoir des architectures Lakehouse évolutives, adaptées aux besoins spécifiques de votre entreprise, avec une approche pratique et personnalisée.
⚙️
Technologies Avancées
Explorez les fondamentaux des technologies Lakehouse comme Delta Lake, Iceberg et Hudi, pour optimiser le stockage et le traitement de vos données.
🔒
Sécurité et Gouvernance des Données
Assurez la conformité réglementaire en intégrant des pratiques robustes de sécurité et de gouvernance des données dans votre architecture Lakehouse.
🚀
Implémentation Efficace
Apprenez à administrer des plateformes Big Data de manière efficace et sécurisée, garantissant ainsi une ingestion de données fluide.
💻
Utilisation d'Apache Spark
Développez vos compétences en utilisant Apache Spark pour le compute, un moteur essentiel pour tirer pleinement parti de votre architecture Lakehouse.
📊
Structuration des Données
Acquérez des compétences pratiques en structuration des données avec Delta Lake, garantissant un accès rapide et efficace aux informations critiques.
Compétences acquises
Concevoir des architectures Lakehouse évolutives
Concevoir des architectures Big Data Lakehouse robustes et performantes, en choisissant les composants techniques appropriés pour le stockage, le traitement et la gestion des données massives.
Implémenter et administrer des plateformes Big Data
Mettre en œuvre et administrer des infrastructures Big Data basées sur le modèle Lakehouse, incluant la configuration de Spark, la gestion des formats de table (Delta Lake) et l'optimisation des performances.
Gérer la migration et l'ingestion de données
Planifier et exécuter des migrations de données vers des environnements Lakehouse, et maîtriser les techniques d'ingestion (batch/streaming) pour peupler et mettre à jour les lacs de données.
Assurer la sécurité et la gouvernance des données
Appliquer les principes de sécurité (authentification, autorisation, chiffrement) et de gouvernance (catalogage, conformité) pour protéger et régir les données au sein d'une architecture Lakehouse.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Architectes Big Data
Administrateurs de Bases de Données
Ingénieurs Data
Chefs de Projet Data
Prérequis
Aucun prérequis spécifique. Cependant, une base en informatique et en gestion de données est recommandée.
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Un examen final évaluant la compréhension des concepts et la capacité à les appliquer
Des travaux pratiques et des projets individuels pour mesurer la maîtrise des compétences
Une évaluation continue à travers des quiz et des activités en ligne
Accessibilité
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l'alternance.
Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.
Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.
Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.
« De retour au bureau, il a conçu une architecture Lakehouse pour le stockage des données, optimisant ainsi les coûts et la performance. »
« Elle a intégré des transactions ACID dans un projet de Data Lake, assurant la sécurité des données lors de l'ingestion. »
Questions fréquentes
Expérience en bases de données SQL ou NoSQL. Connaissances des concepts Big Data (Hadoop, Spark souhaitées). Familiarité avec le cloud (AWS, Azure, GCP) un plus. Bonnes bases en scripting (Python idéal).
Ordinateur portable avec 8 Go de RAM minimum (16 Go recommandés). Connexion internet stable. Accès administrateur pour l'installation d'outils et de logiciels (Docker, IDE). Compte cloud personnel (non obligatoire, mais utile pour les travaux pratiques).
5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.
Plateforme et contenus e-learning à disposition.
Test de positionnement Quizz &
Evaluations
Nous vous recevons lors d’un rendez-vous d’information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé.
Chaque demande s’accompagne de la remise d’une convention ou d’un contrat précisant l’ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.
A partir de l’accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés.
Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l’année.
♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d’accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.
Saskia Cazettes
Pour tout renseignement : 07 80 91 06 14 / saskia.c@imi-executive-solutions.com
23 mars 2026
La formation alterne apports théoriques, mises en situation pratiques et échanges entre participants. Chaque concept est directement appliqué via des exercices concrets et des cas réels.
Oui, chaque participant reçoit un support de cours complet (format numérique et/ou papier) qu'il peut conserver à l'issue de la formation.
Certaines de nos formations sont éligibles au Compte Personnel de Formation (CPF). Consultez la fiche formation ou contactez-nous pour vérifier l'éligibilité.
Plusieurs dispositifs de financement existent : CPF, OPCO, plan de développement des compétences, financement individuel. Notre équipe peut vous accompagner dans vos démarches.
Oui, notre équipe reste disponible pour toute question post-formation. Vous bénéficiez également d'un accès à nos ressources en ligne pendant 6 mois après votre parcours.
Nous utilisons des outils tels que Spark, Hadoop, Databricks, et des technologies comme Presto et Hive.
Oui, cette formation est conçue pour les débutants comme pour les professionnels confirmés. Nous couvrons les fondamentaux et les concepts avancés.
Cette formation dure 21 heures et est structurée en modules théoriques et pratiques, avec des temps de travail personnel pour les projets et les exercices.
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.
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