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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.
Réponse sous 24h ouvré
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.
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.
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.
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.
Concevez des architectures Lakehouse robustes et performantes. Maîtrisez les choix technologiques pour optimiser la gestion de données massives.
Évoluez vers l'administration de plateformes Lakehouse. Apprenez à gérer et optimiser les infrastructures Big Data de nouvelle génération.
Développez une expertise en implémentation et migration d'architectures Lakehouse. Augmentez vos compétences techniques sur les technologies leaders du marché.
Comprenez les enjeux techniques et les bénéfices d'une architecture Lakehouse. Pilotez efficacement des projets de transformation Big Data.
- 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
- 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
- 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
- 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
- Rappels sur Apache Spark (concepts, architecture)
- Optimisation des requêtes Spark sur des formats Lakehouse
- Configuration et déploiement de Spark dans un environnement Big Data
- Outils de monitoring des clusters (Spark, S3/ADLS)
- Gestion des logs et alertes
- Optimisation des ressources et des coûts d'infrastructure
- Implémentation des politiques de sécurité (IAM, RBAC)
- Chiffrement des données au repos et en transit
- Gestion des accès et conformité RGPD, CCPA
- Études de cas réels d'implémentation Lakehouse
- Résolution de problèmes courants en administration Lakehouse
- Bonnes pratiques pour l'évolutivité et la maintenabilité
Nous pouvons adapter le programme de la formation Exploitation Plateformes Lakehouse Big Data Avancées à vos besoins. Contactez un conseiller en formation
Vous avez des interrogations ? Nous avons les réponses. Consultez notre FAQ pour découvrir les questions que d’autres se posent souvent avant de se lancer dans une formation.
Vous avez encore des questions ?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
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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.
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25 juin 2025
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