🏆SFEIR est le Google Cloud EMEA Training Partner of the Year 2025🤝Nouveau partenariat : Formations GitLab officielles🤖Nouvelle formation : Développeur Augmenté par l'IA
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GCP400DSL

Laboratoire de Solutions de Données

Le Laboratoire de Solutions d'Ingénierie des Données (DSL) est une expérience d'apprentissage immersive et ciblée de 10 jours qui améliore rapidement les compétences de votre équipe sur les principes et les meilleures pratiques de l'ingénierie des données de Google Cloud. Le programme combine cinq jours de sessions de formation dirigées par des experts sur des concepts clés de l'ingénierie des données (par exemple, l'entreposage de données, les pipelines, la qualité des données) avec des laboratoires pratiques et un projet final collaboratif de cinq jours. Le projet final met les participants au défi de résoudre un cas d'utilisation du monde réel en utilisant les outils de Google Cloud.

Google Cloud
✓ Formation officielle Google CloudNiveau Avancé⏱️ 10 jours (70h)

Ce que vous allez apprendre

  • Accélérer l'adoption de l'ingénierie des données : Maîtriser rapidement les compétences essentielles et les meilleures pratiques, permettant une mise en œuvre et une réalisation de la valeur plus rapides.
  • Stimuler la prise de décision basée sur les données : Équiper votre équipe pour exploiter en toute confiance les puissants outils et services de données de Google Cloud pour des informations plus approfondies et des actions éclairées.
  • Raccourcir le chemin vers le succès en ML : Construire une base solide en ingénierie des données pour préparer votre organisation à une mise en œuvre réussie de l'apprentissage automatique.

Prérequis

  • Avoir suivi le cours 'Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud' ou posséder une expérience équivalente sur Google Cloud
  • Avoir suivi le cours 'Building Batch Data Pipelines on Google Cloud' ou posséder une expérience équivalente sur Google Cloud
  • Avoir suivi le cours 'Building Resilient Streaming Analytics Systems on Google Cloud' ou posséder une expérience équivalente sur Google Cloud

Public cible

  • Équipes d'ingénierie des données

Programme de la Formation

2 modules pour maîtriser les fondamentaux

Sujets abordés
  • →Entreposage de données
  • →Pipelines
  • →Qualité des données
Sujets abordés
  • →Aborder un cas d'utilisation du monde réel en utilisant les outils de Google Cloud

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Ingénierie des données sur Google Cloud

Acquérez une expérience pratique dans la conception et la création de systèmes de traitement de données sur Google Cloud. Ce cours utilise des présentations, des démonstrations et des travaux pratiques pour vous montrer comment concevoir des systèmes de traitement de données, créer des pipelines de données de bout en bout, analyser des données et implémenter le machine learning. Ce cours couvre les données structurees, non structurees et en streaming. Ce cours est composé des quatre formations suivantes : • Introduction à l'ingénierie des données sur Google Cloud • Construire des lacs de données et des entrepôts de données avec Google Cloud • Construire des pipelines de données en batch sur Google Cloud • Construire des pipelines de données en streaming sur Google Cloud

4 j
Intermédiaire
Google Cloud

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.

2 j
Intermédiaire
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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

Méthodes pédagogiques mobilisées
  • 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).
Dispositif d'évaluation et de suivi

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.

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