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Formation Data Lakehouse - Architecturer des data platforms scalables

Réf. : SMH222
10 personnes max.
5600€ HT / par personne
−15% dès 2 pers.−30% dès 3 pers.−50% dès 5 pers.
Paiement en 3 fois · +150€/j en présentiel · +450€ avec passage de certification
4 journées
distanciel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser l'architecture Data Lakehouse pour des data platforms professionnelles unifiées
  • Implémenter Delta Lake et gouvernance avec Unity Catalog en contexte entreprise
  • Optimiser pipelines ETL/ELT avec Spark pour des traitements massifs scalables
  • Développer requêtes ACID et temps réel sur Data Lakehouse certifiant
  • Configurer intégrations Databricks, Snowflake pour data mesh expert
  • Déployer solutions Data Lakehouse en production avec monitoring avancé

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 — Paris, Lyon, Marseille — mais aussi à l'international, pour accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

  • Sans maîtrise du Data Lakehouse, les entreprises perdent 50% de temps sur ETL legacy, avec des coûts de stockage inutiles atteignant 30% du budget data.

  • Les silos lac/entrepôt génèrent 40% d'erreurs analytiques, impactant décisions business à hauteur de millions.

  • En 2024, 65% des data teams échouent en scalabilité, risquant obsolescence face à l'IA générative.

  • Chaque trimestre sans lakehouse expose à des breaches RGPD coûteuses et perte de talents.

  • Investissez expert pour unifier vos data assets dès maintenant.

Fouzi Benzidane
Fouzi Benzidane

Formateur Learni · Expert

73%écart de productivité
×3coût de l'inaction

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux Data Lakehouse : architecture unifiée et formats open source (Delta Lake, Iceberg)

Plongez dans les principes du Data Lakehouse pour fusionner lac et entrepôt de données, installez Delta Lake sur Databricks, explorez les tables ACID via exercices pratiques sur datasets massifs, comparez Iceberg et Hudi pour choisir le bon format, réalisez votre premier pipeline ETL simple avec Spark SQL, produisez un schéma gouverné prêt pour l'entreprise, et validez par un audit de performance concret.

Module 2Gouvernance Data Lakehouse : Unity Catalog, métadonnées et sécurité (ACL, encryption)

Configurez Unity Catalog pour une gouvernance centralisée des données sensibles, implémentez tags et lineages automatisés sur vos tables Delta, sécurisez l'accès avec RBAC et encryption au repos/en transit, pratiquez des audits compliance RGPD via queries Spark, intégrez metadata services comme Apache Atlas, développez un catalogue sémantique pour data mesh, et déployez un dashboard monitoring pour tracer les flux en temps réel.

Module 3Pipelines avancés Data Lakehouse : Spark Streaming, ELT optimisé (Z-Order, Liquid Clustering)

Concevez des pipelines ELT scalables avec Spark Structured Streaming pour ingests temps réel, appliquez Z-Order et Liquid Clustering sur Delta tables pour booster les queries x10, intégrez Kafka et S3 pour sources massives, optimisez joins et aggregations sur petabytes via exercices sur cas e-commerce réels, testez la résilience avec fault-tolerance, générez des materialized views automatisées, et mesurez gains via benchmarks personnalisés.

Module 4Déploiement production Data Lakehouse : Databricks, Snowflake, monitoring (Prometheus, Grafana)

Déployez une plateforme Data Lakehouse complète sur Databricks Runtime et Snowflake Unity, automatisez CI/CD avec dbt et Airflow, intégrez MLflow pour modèles embeddés, configurez alerting avec Prometheus/Grafana sur métriques clés, simulez scaling auto pour pics de charge, réalisez un projet fil rouge sur data retail unifiée, et finalisez avec un plan de migration d'ancien data lake vers lakehouse certifiant.

Méthode d'évaluation

  • QCM expert de validation des acquis en fin de formation
  • Évaluation continue par exercices pipelines et gouvernance
  • Soutenance du projet Data Lakehouse fil rouge devant le formateur

Méthode d'apprentissage

  • Cours animés par un formateur expert Data Engineering en activité
  • Exercices pratiques sur cas d'entreprise Big Data réels
  • Projet fil rouge progressif pour une plateforme Lakehouse complète
  • Support de cours complet et ressources Databricks remis aux participants

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Data Lakehouse - Architecturer des data platforms 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 requis

Pour le bon déroulement de la formation Formation Data Lakehouse - Architecturer des data platforms scalables, les moyens pédagogiques suivants sont nécessaires :

  • 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 Lakehouse - Architecturer des data platforms 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.

Modalités et délais d'accès à la formation

Les formations Learni sont disponibles en inter-entreprise et intra-entreprise, en présentiel comme en distanciel. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation. Nos formations sont éligibles aux financements OPCO, Pôle emploi et FNE-Formation. Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.

Avis vérifiés

Ils ont suivi nos formations

4,9 · +100 avis vérifiés
★★★★★

« cool, j'ai appris des trucs »

TomFormation AWS — Cloud Practitioner
★★★★★

« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

Eva CarpentierFormation LLM en Entreprise — Claude, ChatGPT, Mistral
★★★★★

« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »

NolanDWWM - Développeur Web et Web Mobile
★★★★★

« 😊👍 »

AmbreDWWM - Développement Web & Mobile React
★★★★★

« bien 👍 »

Léo BlanchardFormation AWS — DevOps Engineer Professional
★★★★★

« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »

MargotFormation Claude & ChatGPT — Comparatif et Cas d'Usage
★★★★★

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Notre méthode

La qualité de la formation, garantie à chaque étape

Avant, pendant, après : on cadre, on présente le formateur, on adapte le contenu et on mesure l'impact. Vous gardez la main du début à la fin.

Étape 1

Sélection rigoureuse du formateur

Chaque formateur est validé sur trois critères : expertise métier en exercice, pédagogie éprouvée et alignement avec votre secteur.

  • Triple validation : technique, pédagogique, sectorielle.
  • Note minimale 4,8/5 sur les 12 dernières sessions.
Étape 2

Vous rencontrez le formateur avant

Visio de 30 minutes entre vous et le formateur retenu pour valider l'alignement, ajuster le contenu et lever les derniers doutes.

  • Briefing live des objectifs et du contexte d'équipe.
  • Veto possible — on remplace gratuitement si besoin.
Étape 3

Contenu adapté à votre contexte

Pas de slides recyclées. Le syllabus est retravaillé à partir de vos cas réels : outils, contraintes, vocabulaire, projets en cours.

  • Cas pratiques issus de votre stack et de vos projets.
  • Programme co-écrit puis validé par votre équipe.
Étape 4

Suivi qualité continu

Évaluations à chaud, à 30/90/180 jours et plan de consolidation. Si la formation n'a pas l'impact prévu, on retravaille.

  • NPS, quiz d'acquis et auto-évaluation des compétences.
  • Engagement satisfaction : 100 % satisfait ou refonte gratuite.

Une promesse simple : vous ne payez pas pour découvrir le formateur le jour J. Tout est validé en amont, par vous.

Votre formation professionnelle partout

Construisons
votre prochain
parcours.

30 minutes avec un conseiller formation. Sans engagement. Sans argumentaire commercial maquillé en démo.

Réponse sous 24 h · Qualiopi · OPCO
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