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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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Don't let this gap widen
Sans maîtriser Apache Kafka, 75% des data pipelines échouent sous charge, entraînant des pertes de 20% en réactivité client selon Gartner.
Les entreprises perdent jusqu'à 500k€ annuels en données manquées temps réel, retardant les insights critiques et favorisant la concurrence agile.
Votre carrière stagne sans ces compétences Data Engineering, risquant l'obsolescence face à l'explosion des flux IoT et logs.
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The Formation Apache Kafka - Maîtriser les flux de données 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.
To ensure the quality of the Formation Apache Kafka - Maîtriser les flux de données temps réel 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 Apache Kafka - Maîtriser les flux de données temps réel 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.
Découvrez l'architecture distribuée d'Apache Kafka via des schémas interactifs et installations pratiques sur machines virtuelles, configurez votre premier broker local, créez des topics avec réplication, testez la persistance des messages en conditions réelles, réalisez des exercices guidés pour comprendre les partitions et leaders, produisez vos premiers messages via console Kafka, validez les logs pour consolider les bases en 7 heures intenses.
Plongez dans le codage de producers en Java et Python avec serializers Avro, intégrez des schémas Schema Registry pour la gouvernance des données, développez des consumers groupés gérant les offsets automatiquement, simulez des scénarios de haute disponibilité avec failover, déboguez des flux en temps réel via Kafka UI, appliquez des configurations batching pour l'optimisation, terminez par un TP complet sur un dataset e-commerce pour maîtriser les flux entrants.
Sécurisez votre cluster Kafka avec Kerberos et ACL granulaires, configurez l'authentification SASL/SSL pour les environnements entreprise, implémentez un monitoring via Kafka Manager et Grafana avec métriques clés comme lag et throughput, analysez les logs pour détecter les goulots d'étranglement, déployez des miroirs pour la résilience, réalisez un audit sécurité complet, testez sous charge avec Kafka Perf pour valider la robustesse en production simulée.
Construisez des applications stream processing avec Kafka Streams API en Java, définissez des topologies pour filtrage et agrégations windowed, intégrez KSQL pour des queries SQL sur streams live, joignez des topics KTable pour enrichissement de données, gérez l'état avec state stores RocksDB, déployez des apps conteneurisées Docker, simulez un pipeline IoT temps réel avec alertes, optimisez la parallélisation pour scaler horizontalement.
Intégrez Kafka Connect pour ETL avec connectors JDBC et S3, orchestrez des pipelines hybrides vers Spark et Airflow, déployez sur Kubernetes avec Strimzi Operator pour auto-scaling, configurez MirrorMaker pour réplication cross-cluster, testez la résilience sous chaos engineering, finalisez un projet capstone sur flux logs applicatifs vers warehouse, livrez un blueprint déployable avec CI/CD GitHub Actions pour une mise en production immédiate.
Target audience
Développeurs junior, data analysts, ingénieurs IT en reconversion professionnelle vers le Data Engineering, chefs de projet souhaitant monter en compétences sur les pipelines de données distribuées.
Prerequisites
Connaissances de base en programmation (Java ou Python), notions de bases de données relationnelles et systèmes Linux.
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