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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
Sans maîtrise de TimescaleDB, les queries sur séries temporelles explosent en latence, passant de secondes à heures sur téraoctets de données, coûtant aux entreprises 30% de perte de productivité data.
Les équipes non formées accumulent 5x plus de stockage inutile, avec des factures cloud gonflées de 40 à 60%.
En 2024, 68% des projets IoT échouent par manque d'optimisation temporelle, freinant innovations et carrières.
Chaque trimestre sans compétences TimescaleDB expose votre entreprise à des concurrents 3x plus agiles en analyse temps réel.
Installation rapide de TimescaleDB sur PostgreSQL, création de votre première hypertable pour ingérer des millions de timestamps, exercices pratiques sur des datasets IoT réels, configuration des chunks automatiques pour partitionner les données efficacement, premiers benchmarks comparant performances standard versus hypertables, et génération de rapports de stockage optimisé pour valider les gains immédiats en entreprise.
Configuration avancée de la compression native TimescaleDB sur hypertables volumineuses, tests pratiques réduisant le stockage de 90% sur datasets historiques, implémentation de politiques de rétention automatique pour purger les anciennes données, exercices sur cas concrets d'énergie et finance, analyse des impacts CPU/mémoire avec outils de monitoring intégrés, et production de plans de maintenance pour des environnements production scalables.
Développement de continuous aggregates pour agréger en temps réel des séries temporelles haute fréquence, exercices sur downsampling horaire/jour/semaine avec refresh automatique, intégration à des dashboards BI comme Grafana, cas pratiques sur monitoring industriel, optimisation des vues matérialisées pour queries sous la seconde, et création de livrables prêts pour déploiement en équipe data professionnelle.
Connexion de TimescaleDB à des flux Kafka ou RabbitMQ pour ingestion temps réel, exercices pratiques building pipelines end-to-end avec données simulées IoT, configuration de clusters multi-nœuds pour haute disponibilité, tests de scaling sous charge avec pgbench adapté, résolution de bottlenecks courants en entreprise, et documentation complète de votre architecture distribuée pour une mise en prod immédiate.
Analyse fine des performances avec extensions monitoring TimescaleDB et pg_stat_statements, création d'index spécialisés pour queries temporelles complexes, exercices d'optimisation réduisant latence de 70% sur workloads réels, setup d'alerting proactif via Grafana/Prometheus, cas d'étude sur échecs évités en production, et finalisation d'un projet fil rouge certifiant avec audit complet et plan d'amélioration stratégique.
La formation Formation TimescaleDB - Gérer les séries temporelles à grande 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.
Pour le bon déroulement de la formation Formation TimescaleDB - Gérer les séries temporelles à grande échelle, les moyens pédagogiques suivants sont nécessaires :
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.
L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Formation TimescaleDB - Gérer les séries temporelles à grande échelle s'effectue à travers :
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.
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.
« cool, j'ai appris des trucs »
« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »
« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »
« 😊👍 »
« bien 👍 »
« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »
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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.
Chaque formateur est validé sur trois critères : expertise métier en exercice, pédagogie éprouvée et alignement avec votre secteur.
Visio de 30 minutes entre vous et le formateur retenu pour valider l'alignement, ajuster le contenu et lever les derniers doutes.
Pas de slides recyclées. Le syllabus est retravaillé à partir de vos cas réels : outils, contraintes, vocabulaire, projets en cours.
Évaluations à chaud, à 30/90/180 jours et plan de consolidation. Si la formation n'a pas l'impact prévu, on retravaille.
Une promesse simple : vous ne payez pas pour découvrir le formateur le jour J. Tout est validé en amont, par vous.
Bases de donnéesQualiopi
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