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Représentation de la formation : Advanced Data Engineering

Advanced Data Engineering

Apprenez les concepts de DataOps et les techniques de déploiement automatisé

Formation mixte
Accessible
Durée : 7 heures (1 jour)
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Formation créée le 27/09/2024. Dernière mise à jour le 20/05/2025.

Version du programme : 1

Programme de la formation

Apprenez les concepts de DataOps et les techniques de déploiement automatisé d'architectures de données en utilisant Docker et Terraform.

Objectifs de la formation

  • Définir le rôle de DataOps dans la gestion et l'exploitation des architectures de données.
  • Identifier les concepts de conteneurisation avec Docker pour des applications de données.
  • Délimiter le rôle de Terraform dans la gestion de l'infrastructure en tant que code (IaC) pour des environnements cloud.
  • Maîtriser les techniques de déploiement automatisé sur AWS, en utilisant Docker et Terraform.
  • Créer des pipelines de déploiement automatisés pour les architectures de données en production.

Profil des bénéficiaires

Pour qui
  • Ingénieurs de données et architectes cloud souhaitant automatiser les déploiements de données.
  • Professionnels techniques intéressés par la mise en place de pipelines DataOps robustes et reproductibles.
Prérequis
  • Connaissance de base en ingénierie des données
  • Etre en possession d'un ordinateur
  • Connaissances de base sur le fonctionnement des outils dans le cloud
  • familiarité avec les conteneurs (Docker) et les principes d'infrastructure en tant que code (IaC) est un plus.

Contenu de la formation

  • Introduction à DataOps et Automatisation des Déploiements - 1h
  • Conteneurisation des Applications de Données avec Docker - 2h
  • Infrastructure en tant que Code avec Terraform - 2h
  • Automatisation du Déploiement sur AWS avec Docker et Terraform dans le cloud - 2h
Équipe pédagogique

Arturo GUIZAR 🚀 Passionné par les nouvelles technologies associées à l'Internet d'Objets et l'Intelligence Artificielle. 🎯 J'ai créé un studio (datalo.co) pour donner aux entreprises les moyens d'agir grâce à la Data Science. 💻 Consultant et Teacher en Machine Learning et Data Science (EM Lyon, Le Wagon, Simplon, Open Classroom, INSEEC). 🎓 Academic: PhD en Traitement de signal (Inria), M.Sc en Télécommunications (INSA de Lyon), Certification en Data Science (MIT). 🌱 J'aime contribuer au développement de l'écosystème d'entrepreneurs à Lyon (Startup Weekend, Techstars).

Suivi de l'exécution et évaluation des résultats
  • Feuilles de présence
  • Auto -évaluation du stagiaire sur les objectifs pédagogiques en amont de la formation
  • Auto -évaluation du stagiaire sur les objectifs pédagogiques en fin de formation
  • Évaluation des atteintes des objectifs des stagiaires par le formateur
  • Certificat de réalisation de formation
  • QCM
  • Évaluation pratique via l'automatisation du déploiement d’une architecture de données avec Docker et Terraform
Ressources techniques et pédagogiques
  • Conteneuriser une application de traitement de données simple en utilisant Docker
  • Exercice : Utiliser Terraform pour déployer une architecture de données
  • Exercice : Créer un pipeline CI/CD automatisé pour déployer une architecture de données conteneurisée
  • Exemple : Cas d'utilisation réel de DataOps dans une architecture de données moderne, et comparaison avec les pratiques traditionnelles de gestion des données.

Qualité et satisfaction

satisfaction stagiaires / nombre de stagiaires
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Capacité d'accueil

Entre 10 et 15 apprenants

Délai d'accès

12 jours

Accessibilité

Les situations de handicap seront étudiées au cas par cas.