La formation est-elle certifiée Qualiopi ?

Oui, Learni est un organisme certifié Qualiopi. Cette certification garantit la qualité de nos formations et permet leur prise en charge par les OPCO et autres dispositifs de financement.

Comment financer ma formation ?

Nos formations sont éligibles aux financements OPCO. Learni vous accompagne dans les démarches de prise en charge. Un devis personnalisé est disponible sur demande.

Quels sont les prérequis pour cette formation ?

Les prérequis pour la formation Formation Data Lake - Construire des architectures data scalables sont : Maîtrise de SQL, notions de Big Data (Hadoop, Spark) et bases en Python. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Formation Data Lake - Construire des architectures data scalables est disponible en présentiel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Formation Data Lake - Construire des architectur... | Learni

L'histoire de Learni

Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

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Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Data Lake - Construire des architectures data scalables est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.

Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.

Moyens pédagogiques mis en œuvre

Pour garantir la qualité de la formation Formation Data Lake - Construire des architectures data scalables, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :

Ordinateurs Mac ou PC, connexion internet haut débit fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour les sessions en distanciel)
Environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne
Supports de cours, exercices pratiques et ressources complémentaires
Accès post-formation aux supports et ressources pédagogiques

En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet...) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel** ratio variable selon la formation suivie

Modalités d'évaluation des acquis

L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Formation Data Lake - Construire des architectures data scalables s'effectue à travers :

En cours de formation : études de cas, travaux pratiques et mises en situation professionnelle
En fin de formation : questionnaire d'auto-évaluation et évaluation des acquis par le formateur
Après la formation : attestation de fin de formation détaillant les compétences acquises

Accessibilité de la formation

Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.

Objectifs de la formation

Maîtriser l'architecture des Data Lakes pour des projets professionnels scalables

Développer des pipelines d'ingestion de données massives en entreprise

Implémenter des stratégies de stockage et partitioning optimisées

Concevoir des traitements data avancés avec Spark et outils query

Optimiser la gouvernance et sécurité des Data Lakes certifiants

Déployer des Data Lakes en production pour booster les compétences analytiques

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux Data Lake : architecturer des environnements data scalables (S3, Azure Data Lake, principes schema-on-read)

Plongez dans les concepts clés des Data Lakes en évaluant les architectures hybrides versus data warehouses traditionnels, configurez un environnement de test avec AWS S3 ou Azure Data Lake Storage Gen2, explorez le schema-on-read pour ingérer des données brutes sans transformation préalable, réalisez des exercices pratiques sur la modélisation zonale (raw, refined, curated), produisez un diagramme d'architecture personnel et analysez des cas d'entreprise réels pour identifier les pièges courants, transformant ainsi vos compétences en atouts professionnels immédiats.

Module 2Ingestion Data Lake : pipelines ETL/ELT performants (Kafka, NiFi, Airflow)

Construisez des flux d'ingestion batch et streaming en utilisant Apache Kafka pour les données en temps réel et NiFi pour l'orchestration visuelle, intégrez Airflow pour scheduler des pipelines complexes, testez sur des datasets volumineux issus de logs applicatifs et capteurs IoT, gérez les erreurs de connectivité et la résilience avec des patterns retry avancés, développez un pipeline complet from scratch avec monitoring intégré, appliquez à un cas concret d'entreprise pour accélérer l'accès aux données brutes et booster la productivité analytique de vos équipes.

Module 3Stockage Data Lake : organisation et partitioning avancés (Parquet, Delta Lake)

Optimisez le stockage en convertissant des données en formats columnaires comme Parquet et ORC pour des queries ultra-rapides, implémentez Delta Lake pour l'ACID et le time travel sur vos tables, maîtrisez le partitioning Hive-style et Z-ordering pour réduire les scans inutiles, migrez un dataset legacy vers une zone refined avec exercices hands-on, analysez les performances via des benchmarks réels, créez un catalogue de données structuré qui prépare le terrain pour des analyses scalables en entreprise, rendant vos compétences data immédiatement opérationnelles.

Module 4Traitement Data Lake : querying et transformation (Spark, Athena, Presto)

Traitez des téraoctets de données avec Apache Spark en SQL et PySpark pour des transformations distribuées, queryez votre Data Lake via Amazon Athena ou Presto pour des analyses ad-hoc sans infrastructure lourde, développez des jobs de cleansing et feature engineering sur des cas business concrets comme la détection de fraudes, optimisez les performances avec caching et broadcast joins, intégrez MLflow pour tracker les pipelines, produisez des insights actionnables via un dashboard fil rouge, renforçant vos compétences professionnelles pour des décisions data-driven en entreprise.

Module 5Gouvernance Data Lake : sécurité et monitoring (Ranger, Atlas, CI/CD)

Sécurisez votre Data Lake avec Apache Ranger pour les ACL fines et Kerberos pour l'authentification, cataloguez les métadonnées via Atlas pour une gouvernance compliant RGPD, implémentez un monitoring avec Prometheus et Grafana pour détecter les anomalies en temps réel, déployez en CI/CD via GitHub Actions ou Jenkins sur cloud hybride, réalisez un audit complet de votre projet fil rouge avec plan d'amélioration, simulez des scénarios d'incident pour une résilience maximale, concluez par une certification interne qui valorise vos compétences en gestion data professionnelle et scalable.