Intégration de données avec Cloud Data Fusion
Ce cours de 2 jours présente aux apprenants la capacité d'intégration de données de Google Cloud à l'aide de Cloud Data Fusion. Dans ce cours, nous discutons des défis liés à l'intégration de données et de la nécessité d'une plateforme d'intégration de données (middleware). Nous discutons ensuite de la manière dont Cloud Data Fusion peut aider à intégrer efficacement les données provenant d'une variété de sources et de formats et à générer des informations. Nous examinons les principaux composants de Cloud Data Fusion et leur fonctionnement, comment traiter les données par lots et les données en streaming en temps réel avec une conception de pipeline visuelle, un suivi riche des métadonnées et de la lignée des données, et comment déployer des pipelines de données sur divers moteurs d'exécution.
Ce que vous allez apprendre
- Identifier le besoin d'intégration de données
- Comprendre les capacités que Cloud Data Fusion fournit en tant que plateforme d'intégration de données
- Identifier des cas d'utilisation pour une mise en œuvre possible avec Cloud Data Fusion
- Lister les composants principaux de Cloud Data Fusion
- Concevoir et exécuter des pipelines de traitement de données par lots et en temps réel
- Travailler avec Wrangler pour construire des transformations de données
- Utiliser des connecteurs pour intégrer des données de diverses sources et formats
- Configurer l'environnement d'exécution ; surveiller et dépanner l'exécution du pipeline
- Comprendre la relation entre les métadonnées et la lignée des données
Prérequis
- Avoir terminé la formation "Introduction à l'ingénierie des données"
Public cible
- Ingénieur de données, Analystes de données
Programme de la Formation
9 modules pour maîtriser les fondamentaux
Objectifs
- Présenter les objectifs du cours
Sujets abordés
- →Introduction au cours
Processus Qualité
L'engagement de SFEIR Institute : une démarche d'excellence pour garantir la qualité et la réussite de toutes nos formations. En savoir plus sur notre démarche qualité
- Lectures / Apports théoriques (Slides) — Présentation de concepts via des supports visuels (PowerPoint, PDF).
- Démonstration technique (Démos) — Le formateur réalise une manipulation ou une procédure devant les apprenants.
- Laboratoires dirigés (Labs) — Mise en pratique guidée sur logiciel, machine ou environnement technique.
- Quiz / QCM — Test rapide de connaissances (format papier ou numérique type Kahoot/Klaxoon).
L'atteinte des objectifs de la formation est évaluée à plusieurs niveaux pour garantir la qualité de la prestation :
- Évaluation continue des acquis : Vérification des connaissances tout au long de la formation via des méthodes participatives (en fonction de la formation: quiz, exercices pratiques, mises en situation) sous la supervision du formateur.
- Mesure de la progression : Dispositif d'auto-évaluation comparatif comprenant un diagnostic initial pour situer le niveau de départ, suivi d'une évaluation finale pour valider l'évolution des compétences.
- Évaluation de la qualité : Questionnaire de satisfaction en fin de session pour mesurer la pertinence et l'efficacité de la formation ressentie par les participants.
Prochaines sessions
Former plusieurs collaborateurs
- Tarifs dégressifs (plusieurs places)
- Session privée ou sur-mesure
- En présentiel ou à distance