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 Google Dataflow - Traiter des données en temps réel à l'échelle sont : Maîtrise d'Apache Beam, Python ou Java avancés, GCP (Pub/Sub, BigQuery, Dataflow basics). Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Formation Google Dataflow - Traiter des données en temps réel à l'échelle est disponible en présentiel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Formation Google Dataflow - Traiter des données ... | 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 Google Dataflow - Traiter des données en temps réel à l'échelle 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 Google Dataflow - Traiter des données en temps réel à l'échelle, 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 Google Dataflow - Traiter des données en temps réel à l'échelle 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 Google Dataflow pour des pipelines de données en temps réel professionnels

Développer des traitements stream scalables et résilients en entreprise

Optimiser les performances de Dataflow avec des compétences certifiantes

Implémenter des intégrations avancées GCP pour l'analyse en temps réel

Concevoir des architectures Dataflow fault-tolerant et cost-efficient

Déployer et monitorer des jobs Dataflow en production certifiante

Programme de la formation

Module 1Google Dataflow : pipelines stream avancés et Apache Beam (SDK, transformations)

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.

Module 2Google Dataflow : gestion d'état et joins streaming (stateful processing, CoGroupByKey)

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.

Module 3Google Dataflow : optimisation et scaling (autoscaling, fusion de steps, custom IO)

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.

Module 4Google Dataflow : intégrations GCP avancées (BigQuery, Datastore, ML inference)

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.

Module 5Google Dataflow : monitoring, résilience et best practices 2026 (SLO, templates)

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.