Is the training Qualiopi certified?

Yes, Learni is a Qualiopi-certified training organization. This certification guarantees the quality of our courses and enables funding through OPCO and other mechanisms.

How can I fund my training?

Our courses are eligible for OPCO funding. Learni supports you through the funding process. A personalized quote is available upon request.

What are the prerequisites for this training?

The prerequisites for the Formation DuckDB - Analyser des données massives en temps réel training are: Maîtrise de SQL intermédiaire, notions de Python et manipulation de datasets. A preliminary interview validates your eligibility.

Is the training available in person?

Yes, the Formation DuckDB - Analyser des données massives en temps réel training is available in présentiel. The format can be adapted to your needs (inter, intra, custom).

Formation DuckDB - Analyser des données massives... | Learni

The story of Learni

Founded by passionate advocates of learning and innovation, Learni set out to make professional training accessible to everyone, everywhere in the world. Our team works in the largest cities such as Paris, Lyon, Marseille, and internationally, to support talents and organizations in their skills development.

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Which format do you prefer?

Methods, approaches, and teaching resources

The Formation DuckDB - Analyser des données massives en temps réel training is delivered in-person or remotely (blended-learning, e-learning, virtual classroom, remote in-person). At Learni, a Qualiopi-certified training organization, each program is designed to maximize skills acquisition, regardless of the training mode chosen.

The trainer alternates between demonstrative, interrogative, and active methods (through practical exercises and/or real-world scenarios). This pedagogical approach ensures concrete and directly applicable learning in the workplace.

Teaching resources provided

To ensure the quality of the Formation DuckDB - Analyser des données massives en temps réel training, Learni provides the following teaching resources:

Mac or PC computers, high-speed fiber internet, whiteboard or flipchart, video projector or interactive touchscreen (for remote sessions)
Training environments installed on workstations or accessible online
Course materials, practical exercises, and supplementary resources
Post-training access to materials and teaching resources

For in-house training at a location external to Learni, the client ensures and commits to having all necessary teaching materials (IT equipment, internet connection...) for the proper conduct of the training action in accordance with the prerequisites indicated in the communicated training program.

* contact us for remote feasibility** ratio varies depending on the training followed

Assessment methods

The assessment of skills acquired during the Formation DuckDB - Analyser des données massives en temps réel training is carried out through:

During training: case studies, practical exercises, and professional scenarios
At the end of training: self-assessment questionnaire and skills evaluation by the trainer
After training: training completion certificate detailing acquired skills

Training accessibility

Learni is committed to the accessibility of its professional training programs. All our training programs are accessible to people with disabilities. Our teams are available to adapt teaching methods to your specific needs. Do not hesitate to contact us for any accommodation request.

Training objectives

Maîtriser les optimisations avancées de DuckDB pour des analyses professionnelles

Développer des pipelines ETL scalables avec DuckDB en entreprise

Implémenter des requêtes vectorielles et ML intégrées à DuckDB

Configurer l'intégration DuckDB avec Python, Pandas et Spark

Optimiser les performances DuckDB sur pétaoctets de données certifiantes

Déployer des applications analytiques performantes avec compétences DuckDB

Training program

Module 1Optimisations DuckDB : requêtes avancées et indexation (outils intégrés, partitioning)

Plongez dans les mécanismes internes de DuckDB pour accélérer vos requêtes SQL sur datasets volumineux, installez et configurez les index hash et zonemaps adaptés à vos cas d'usage professionnels, réalisez des exercices pratiques sur des données réelles d'entreprise, testez les gains de performance en live avec des benchmarks comparatifs, produisez un rapport d'optimisation prêt à intégrer dans vos workflows quotidiens.

Module 2Extensions DuckDB : intégrations Python et spatiales (Pandas, PostGIS)

Intégrez DuckDB à l'écosystème Python pour des analyses hybrides ultra-rapides, manipulez des DataFrames Pandas directement via des requêtes SQL natives, explorez les extensions spatiales pour géo-data avec exercices sur cartes interactives, développez des scripts ETL automatisés testés sur cas concrets d'entreprise, générez des visualisations exportables vers Tableau ou Power BI, et validez vos compétences par un projet fil rouge personnalisé.

Module 3Requêtes vectorielles DuckDB : ML et embeddings (vecteurs, similarité)

Découvrez les capacités vectorielles de DuckDB pour l'IA générative en 2026, implémentez des index HNSW pour recherches de similarité rapides sur millions de vecteurs, intégrez des embeddings Hugging Face dans vos pipelines analytiques, pratiquez sur datasets RAG réels avec calculs de distance cosine, optimisez pour des cas business comme la recommandation produits, et produisez un prototype fonctionnel déployable en production.

Module 4Scalabilité DuckDB : multi-threading et clustering (HTTP API, wAL)

Passez à l'échelle avec les features avancées de DuckDB pour environnements distribués, configurez le multi-threading et le WAL pour des écritures concurrentes sans downtime, testez l'API HTTP pour des queries serverless en entreprise, simulez des clusters avec intégration Spark sur données massives, analysez les logs de performance pour des ajustements fins, et déployez un serveur DuckDB optimisé avec monitoring intégré.

Module 5Déploiement DuckDB : production et sécurité (Docker, authentification)

Finalisez votre maîtrise en conteneurisant DuckDB avec Docker pour déploiements cloud reproductibles, sécurisez les accès via extensions JWT et row-level security, intégrez à des pipelines CI/CD GitHub Actions, réalisez un audit complet de votre projet fil rouge avec formateur expert, préparez la certification Qualiopi par QCM et soutenance, et repartez avec un portfolio concret boostant votre carrière en data.