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informatique

Formation Traitement de Données Serverless avec Google Cloud Dataflow

Maîtrisez le traitement de données massives en continu ou par lots. Concevez des pipelines robustes et évolutifs. Optimisez vos applications pour l'analyse Big Data. Idéal pour les architectes et développeurs Cloud. Transformez vos données efficacement et sans gérer l'infrastructure. Formation pratique et orientée projet.

PrésentielDistanciel21 h✅ Traitement de Données Serverless avec Google Cloud DataflowOPCOFAFFranceTravailCPFRégionFNE Formation
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Réponse sous 24h ouvré

Ce que vous apprendrez durant
la formation Traitement de Données Serverless avec Google Cloud Dataflow

Conception de pipelines de données Serverless

Concevoir, développer et déployer des pipelines de traitement de données batch et streaming évolutifs et tolérants aux pannes en utilisant Apache Beam et Google Cloud Dataflow.

Optimisation des performances et des coûts Dataflow

Analyser, diagnostiquer et optimiser les performances des jobs Dataflow pour réduire la latence, améliorer le débit et minimiser les coûts opérationnels sur Google Cloud.

Intégration de services Big Data Google Cloud

Interconnecter efficacement Dataflow avec d'autres services majeurs de Google Cloud tels que Pub/Sub, BigQuery et Cloud Storage pour des architectures de données complètes.

Déploiement et Opérations avancées Dataflow

Mettre en œuvre des pratiques CI/CD pour les pipelines Dataflow, gérer la sécurité et les permissions, et dépanner les jobs en production pour assurer la robustesse des applications.

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La formation parfaite pour :

Architectes Cloud

Concevez des architectures de traitement de données massives évolutives et sans serveur. Intégrez Dataflow dans vos solutions Big Data Google Cloud. Optimisez vos coûts et performances.

Développeurs Cloud

Développez des pipelines robustes avec Apache Beam. Maîtrisez le SDK Python pour Dataflow. Implémentez des logiques de traitement batch et streaming. Gérez le monitoring et l'optimisation de vos jobs.

Ingénieurs Data

Transformez et analysez efficacement de grands volumes de données. Mettez en œuvre des solutions sans gestion d'infrastructure. Adaptez-vous aux besoins du streaming et du batch pour vos projets data.

Experts Big Data

Apprenez à utiliser Dataflow pour des analyses en temps réel ou différées. Profitez de la puissance de Google Cloud pour vos projets de Machine Learning et d'IA pilotés par la donnée.

Programme de la formation
Traitement de Données Serverless avec Google Cloud Dataflow

  • Introduction au Serverless et aux Datapipelines Google Cloud

    - Comprendre le paradigme Serverless et ses avantages
    - Panorama des services Google Cloud pour le traitement de données
    - Introduction à Apache Beam et Dataflow comme service managé
    - Cas d'usage typiques des pipelines de données (streaming, batch)

  • Fondamentaux d'Apache Beam et du SDK Python

    - Architecture d'Apache Beam : PCollection, PTransform, Pipeline
    - Installation et configuration du SDK Apache Beam Python
    - Écrire un pipeline simple : chargement, transformation, écriture
    - Exécution de pipelines en mode local et sur un Runner

  • Dataflow Basic : Exécution et Monitoring des Jobs

    - Déploiement d'un job Dataflow depuis gcloud et la console
    - Surveillance en temps réel des jobs Dataflow (graphiques, logs)
    - Comprendre les métriques clés de performance et d'erreurs
    - Gestion et dépannage des jobs Dataflow en production

  • Traitement de Données Batch avec Dataflow

    - Conception de pipelines pour le traitement de données massives par lot
    - Stratégies de parallélisation et d'optimisation pour le batch
    - Utilisation des transformations de regroupement (GroupByKey, Combine)
    - Exemples de cas d'usage : ETL, analyse historique, migration de données

  • Traitement de Données en Streaming avec Dataflow

    - Principes du traitement de données en temps réel et des fenêtres
    - Types de fenêtres (Fixed, Sliding, Session) et Watermarks
    - Gestion des événements en retard (late data) avec Dataflow
    - Exemples de cas d'usage : analyse clickstream, IoT, détection d'anomalies

  • Connecteurs d'Entrée-Sortie (I/O) majeurs

    - Lecture et écriture depuis Google Cloud Storage (GCS)
    - Intégration avec BigQuery pour la lecture et l'écriture de tables
    - Connexion à Pub/Sub pour les sources et sinks de streaming
    - Exploration des autres connecteurs populaires (Spanner, Bigtable)

  • Transformations Avancées et Fonctions personnalisées

    - Application de fonctions utilisateur définies (DoFn, Map)
    - Transformations composites et réutilisables
    - Jointures de PCollections et agrégations complexes
    - Implémentation de logging et métriques personnalisées

  • Optimisation des Performances et Coûts Dataflow

    - Tuning des Workers Dataflow (CPU, mémoire, disque)
    - Stratégies d'autoscaling et de chargement équilibré
    - Optimisation des transformations pour réduire la latence et les coûts
    - Utilisation du profilage et des diagnostics Dataflow

  • Modèle de Données et Schémas

    - Gestion des schémas de données : Avro, Parquet, JSON
    - Validation et évolution des schémas dans les pipelines
    - Structuration des PCollections pour l'efficacité
    - Bonnes pratiques de sérialisation et désérialisation des données

  • Sécurité et Permissions Dataflow sur Google Cloud

    - Gestion des accès avec IAM pour les jobs Dataflow
    - Sécurisation des données en transit et au repos
    - Intégration Dataflow avec VPC Service Controls
    - Journalisation d'audit et conformité

  • Tests, Déploiement et Intégration Continue (CI/CD)

    - Écriture de tests unitaires et d'intégration pour les pipelines Beam
    - Stratégies de déploiement des jobs Dataflow (templates, CLI)
    - Automatisation des déploiements avec Cloud Build et CI/CD
    - Gestion des versions et des dépendances des pipelines

  • Dataflow Flex Templates et Cas d'Usage Avancés

    - Création et utilisation de Flex Templates pour la réutilisabilité
    - Cas d'usage des User Defined Functions (UDF) et Side Inputs
    - Dataflow Prime et les innovations récentes de Dataflow
    - Comparaison avec d'autres services de Big Data Google Cloud

Encore des questions ?

Nous pouvons adapter le programme de la formation Traitement de Données Serverless avec Google Cloud Dataflow à vos besoins. Contactez un conseiller en formation

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Nous contacter
FAQs

Questions souvents posées

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 ?
  • Prérequis

    1. Connaissances de base de Python. 2. Familiarité avec les concepts du Cloud Computing (idéalement Google Cloud). 3. Compréhension des principes fondamentaux du traitement de données (batch, streaming).

  • 1. Ordinateur portable avec accès internet stable. 2. Compte Google Cloud Platform (GCP) actif (des crédits seront fournis ou des instructions pour un compte gratuit). 3. Environnement de développement Python (ex: Anaconda, PyCharm, VS Code).

  • 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.

  • Jaylan Nikolovski Pour tout renseignement : 06 72 09 69 52 / jaylan.n@imi-executive-solutions.com

  • 25 juin 2025

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Le champ de la formation est exonéré de TVA.

Les financements possibles

Notre métier est aussi de vous accompagner dans l'activation des différents financeurs pour vous éviter le moins de reste à charge possible.

A la fin de cette formation, ajoutez sur votre CV :

Traitement de Données Serverless avec Google Cloud Dataflow

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