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Formation Google Dataflow - Traiter des données en temps réel à l'échelle

Réf. : IUV201
10 personnes max.
À partir de 5490 € HT / par personne
Tarif intra-entreprise : 19 990 € (groupe de 8)Tarif dégressif : ≈ 2 499 €/pers pour 8 · ≈ 4 998 €/pers pour 4
Présentiel sur devis · +450€ avec passage de certification
5 journées
présentiel

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

  • Sans maîtrise de Google Dataflow, les pipelines stream génèrent 50% de latence en plus, causant des pertes de 20% en opportunités business temps réel.

  • Les entreprises paient 3x plus en coûts cloud pour des traitements batch obsolètes, avec 65% d'incidents data loss dus à un scaling défaillant.

  • En 2026, 82% des data engineers Dataflow-certifiés accèdent à des postes seniors à +30% salaire.

  • Chaque trimestre sans compétences stream creuse un gap concurrentiel fatal sur l'analyse prédictive live.

Allan BUSI, Formateur Learni · Expert IA
Allan BUSI

Formateur Learni · Expert IA

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

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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
Un enfant sur le chemin de l'école avec son cartable
Engagement solidaire

Un kit scolaire offert à un enfant pour chaque formation réservée

Pour lutter contre les inégalités d'accès à l'éducation, Learni offre un kit scolaire complet à un enfant dans le besoin pour chaque formation réservée. Vous montez en compétence, un enfant prend le chemin de l'école.

  • Cartable, cahiers et fournitures essentielles
  • Distribué via nos associations partenaires
  • Inclus, sans surcoût pour vous
M'inscrire et offrir un kit

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 de Google Dataflow, les pipelines stream génèrent 50% de latence en plus, causant des pertes de 20% en opportunités business temps réel.

  • Les entreprises paient 3x plus en coûts cloud pour des traitements batch obsolètes, avec 65% d'incidents data loss dus à un scaling défaillant.

  • En 2026, 82% des data engineers Dataflow-certifiés accèdent à des postes seniors à +30% salaire.

  • Chaque trimestre sans compétences stream creuse un gap concurrentiel fatal sur l'analyse prédictive live.

Allan BUSI, Formateur Learni · Expert IA
Allan BUSI

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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.

Méthode d'évaluation

  • QCM expert sur pipelines Dataflow et Beam
  • Évaluation pratique de jobs stream optimisés
  • Soutenance projet fil rouge temps réel

Méthode d'apprentissage

  • Cours par formateur certifié GCP en activité
  • Exercices pratiques sur cas data stream réels
  • Projet fil rouge scalable de 5 jours
  • Support cours et templates Dataflow fournis

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, 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 Google Dataflow - Traiter des données en temps réel à l'échelle, 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 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.

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, France Travail, FNE-Formation et CSP (contrat de sécurisation professionnelle). Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.

Témoignages

Ce qu'ils disent
de nous.

★★★★★ Avis Google
★★★★★

« Learni a co-conçu notre programme IA pour 200 collaborateurs. Sélection rigoureuse, intervenants experts et accompagnement post-formation. Résultat : 92 % des apprenants ont mis en application en moins de 30 jours, et un ROI mesuré à +180 % sur le premier semestre. »

Julien Bianco
Julien BiancoDirectrice Formation
★★★★★

« Nous avons confié à Learni la création de notre nouveau cycle. Allan sélectionne désormais nos formateurs : contenus pertinents et fort engagement. Apprenants très satisfaits et offre éducative renforcée. »

Thibaut Aimé
Thibaut AiméDirecteur Général
★★★★★

« En tant que Responsable pédagogique, j'ai été conquis par la réactivité et le professionnalisme de Learni : sélection rigoureuse des formateurs, suivi exemplaire et impact concret sur nos cohortes. »

Arnaud Paradis
Arnaud ParadisResponsable pédagogique
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.

FAQ

Questions fréquentes

Quels outils utilise-t-on pendant la formation Google Dataflow ?+
Les travaux pratiques s'appuient sur SDK, transformations, stateful processing, coGroupByKey, autoscaling et fusion de steps. Ces outils sont ceux du programme Google Dataflow, dispensé en présentiel sur 5 journées, pour que les participants s'entraînent sur la pile qu'ils utiliseront au travail.
Que sait-on faire à l'issue de la formation Google Dataflow ?+
Les participants savent maîtriser Google Dataflow pour des pipelines de données en temps réel professionnels, développer des traitements stream scalables et résilients en entreprise et optimiser les performances de Dataflow avec des compétences certifiantes. Ce sont les objectifs annoncés du parcours Google Dataflow de niveau Expert, vérifiés par l'évaluation de fin de session.
Que contient le programme de la formation Google Dataflow ?+
Jour 1 : Google Dataflow : pipelines stream avancés et Apache Beam (SDK, transformations). Jour 2 : Google Dataflow : gestion d'état et joins streaming (stateful processing, CoGroupByKey). Jour 3 : Google Dataflow : optimisation et scaling (autoscaling, fusion de steps, custom IO). Jour 4 : Google Dataflow : intégrations GCP avancées (BigQuery, Datastore, ML inference). Jour 5 : Google Dataflow : monitoring, résilience et best practices 2026 (SLO, templates). Le parcours Google Dataflow se déroule sur 5 journées, en présentiel.
Comment les acquis de la formation Google Dataflow sont-ils évalués ?+
L'évaluation repose sur QCM expert sur pipelines Dataflow et Beam, évaluation pratique de jobs stream optimisés et soutenance projet fil rouge temps réel. Learni remet une attestation de fin de formation accompagnée du bilan individuel à l'issue du parcours Google Dataflow, de quoi justifier le résultat auprès d'un service formation.
Quel est le prix de la formation Google Dataflow ?+
5490 € HT par participant. Un devis détaillé est fourni sous 24 h, et le tarif intra-entreprise s'applique dès le deuxième participant.
Quelle est la durée de la formation Google Dataflow ?+
5 journées, en présentiel. Un découpage en demi-journées étalées sur plusieurs semaines est possible pour ne pas désorganiser l'équipe.
La formation Google Dataflow est-elle finançable ?+
Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), ce qui rend la formation Google Dataflow éligible aux financements OPCO, au dispositif FNE-Formation, à France Travail, au CSP pour les salariés licenciés pour motif économique et au financement direct par l'entreprise.
Faut-il des prérequis pour suivre la formation Google Dataflow ?+
Maîtrise d'Apache Beam, Python ou Java avancés, GCP (Pub/Sub, BigQuery, Dataflow basics).
Une attestation est-elle délivrée à la fin de la formation Google Dataflow ?+
Oui. Une attestation de fin de formation Learni est délivrée, accompagnée du bilan individuel d'évaluation. Learni est certifié Qualiopi et prépare le cas échéant à une certification tierce, qu'il ne délivre pas lui-même.
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