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 Mesh Patterns - Implémenter des architectures data décentralisées sont : Connaissances en architecture data, data lakes, principes de data engineering et gestion de données distribuées. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Formation Data Mesh Patterns - Implémenter des architectures data décentralisées est disponible en distanciel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Formation Data Mesh Patterns - Implémenter des a... | 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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Réponse sous 24hSans engagement100% gratuit

Plus que 5 places disponibles ce mois-ci

10 places par session maximum — 10 déjà prises

FormatParticipantsDateCoordonnées

Quel format préférez-vous ?

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Data Mesh Patterns - Implémenter des architectures data décentralisées 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 Mesh Patterns - Implémenter des architectures data décentralisées, 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 Mesh Patterns - Implémenter des architectures data décentralisées 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 les patterns Data Mesh pour des architectures data professionnelles

Développer des compétences en décentralisation des données en entreprise

Implémenter des domaines data autonomes avec gouvernance certifiante

Concevoir des pipelines data inter-domaines optimisés

Optimiser la découverte et la monétisation des données via Data Mesh

Déployer des patterns Data Mesh dans des contextes réels certifiants

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux des Data Mesh Patterns et principes décentralisés

Introduction aux quatre piliers du Data Mesh. Analyse des patterns de domaine data autonome. Mise en pratique de la décentralisation des données. Étude de cas concrets en entreprise. Exercices sur l'identification des domaines data. Configuration d'un premier pattern Data Mesh. Projet fil rouge : modélisation d'un domaine data. Discussion sur les défis organisationnels. Implémentation pratique avec outils open-source. Évaluation des compétences acquises en fin de jour.

Module 2Patterns avancés Data Mesh Patterns pour pipelines et gouvernance

Exploration des patterns de pipelines data inter-domaines. Mise en œuvre de la gouvernance data fédérée. Exercices professionnels sur les API data produits. Cas concrets de self-service data platform. Développement d'un catalogue data décentralisé. Intégration des patterns de fédération sémantique. Projet fil rouge : connexion de domaines data. Optimisation des flux data en temps réel. Analyse d'erreurs courantes en entreprise. Pratique avec Kubernetes et Kafka pour Data Mesh.

Module 3Implémentation et déploiement des Data Mesh Patterns en production

Déploiement de patterns Data Mesh en environnement production. Mise en pratique de la monétisation des données produits. Exercices sur la découverte automatisée des données. Cas d'étude d'entreprises leaders en Data Mesh. Finalisation du projet fil rouge avec soutenance. Optimisation des performances et scalabilité. Gouvernance observabilité et sécurité. Évaluation des compétences via QCM. Perspectives d'évolution vers Data Mesh avancé. Remise du support de cours certifiant.