Loading...
Please wait a moment
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.
Which format do you prefer?
30 free minutes with a training advisor — no commitment.
Loading available slots...
Discover how design thinking training programs in March 2026 will equip innovation teams with cutting-edge skills for problem-solving, collaboration, and breakthrough creativity in a rapidly evolving business landscape.
Discover essential strategies, trends, and best practices for effective GDPR compliance training tailored for organizations preparing for March 2026 enforcement and updates.
Discover a comprehensive roadmap to develop, market, and launch a revenue-generating academic program targeting an April 2026 debut. Learn essential strategies for educators and institutions aiming for financial success.
Professional Training training in Dallas in July 2026 with Learni. Certified, expert trainers, eligible for employer funding. Free quote.
Don't let this gap widen
Sans maîtrise de Google Dataflow, les pipelines stream génèrent 50% de latence en plus, causant des pertes de 20% en opportunités business temps réel.
Les entreprises paient 3x plus en coûts cloud pour des traitements batch obsolètes, avec 65% d'incidents data loss dus à un scaling défaillant.
En 2026, 82% des data engineers Dataflow-certifiés accèdent à des postes seniors à +30% salaire.
Chaque trimestre sans compétences stream creuse un gap concurrentiel fatal sur l'analyse prédictive live.
The Formation Google Dataflow - Traiter des données en temps réel à l'échelle 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.
To ensure the quality of the Formation Google Dataflow - Traiter des données en temps réel à l'échelle training, Learni provides the following 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.
The assessment of skills acquired during the Formation Google Dataflow - Traiter des données en temps réel à l'échelle training is carried out through:
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.
Learni training programs are available for inter-company and intra-company settings, both in-person and remote. Registration is possible up to 48 business hours before the start of training. Our programs are eligible for OPCO, Pôle emploi, and FNE-Formation funding. Contact us to discuss your training project and funding possibilities.
Plongez dans les SDK Beam pour Google Dataflow, configurez des pipelines stream avec Pub/Sub comme source, implémentez des transformations ParDo personnalisées et windowing avancés, testez en local avec DirectRunner puis déployez sur Dataflow, réalisez un exercice pratique sur un flux IoT en temps réel, produisez un premier job scalable avec métriques de latence.
Explorez les APIs stateful de Google Dataflow pour des agrégations en temps réel, intégrez des joins stream avec CoGroupByKey sur des flux multiples, gérez les late data avec timers et watermarks, appliquez sur un cas e-commerce de détection de fraude, optimisez la mémoire avec Beam's state backend, livrez un pipeline join résilient testé sous charge.
Analysez les profils de jobs Google Dataflow avec Stackdriver, appliquez l'autoscaling dynamique et la fusion de steps pour réduire les coûts de 40%, développez des custom IO pour sources propriétaires, testez sous pics de trafic avec Synthetic Data, mesurez le throughput et la latence, produisez un rapport d'optimisation chiffré sur votre projet fil rouge.
Connectez Google Dataflow à BigQuery pour des sinks temps réel, intégrez Datastore pour lookups enrichis, déployez des modèles ML Vertex AI en pipeline stream, traitez des événements complexes avec side inputs, simulez un dashboard analytique live, vérifiez l'end-to-end latency sous 1 seconde, documentez les schémas et configurations pour production.
Configurez des alertes Cloud Monitoring pour Google Dataflow, implémentez la résilience avec dead-letter queues et retries, déployez des templates parameterisés pour CI/CD, révisez des architectures fault-tolerant pour 2026, évaluez votre projet fil rouge en soutenance, recevez un plan de certification et roadmap compétences entreprise.
Target audience
Data engineers, architectes big data, développeurs GCP pour une montée en compétences en traitement stream
Prerequisites
Maîtrise d'Apache Beam, Python ou Java avancés, GCP (Pub/Sub, BigQuery, Dataflow basics)
Loading...
Please wait a moment





























