Formation Google Cloud Professional Data Engineer – Concevoir et opérationnaliser des systèmes de traitement de données
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Description de la formation Google Cloud Professional Data Engineer – Concevoir et opérationnaliser des systèmes de traitement de données
Cette formation prépare à la certification Google Cloud Professional Data Engineer et prolonge naturellement la formation GCP100B (Big Data & ML). En petit groupe de 1 à 3 participants, vous apprenez à concevoir, construire, opérationnaliser et sécuriser des systèmes de traitement de données sur Google Cloud, par lots et en flux, jusqu’à l’opérationnalisation de modèles de Machine Learning.
Pour aller plus loin, découvrez aussi nos formations Google Cloud Platform GCP100B – Fondamentaux du Big Data et du Machine Learning, Google Cloud Professional Cloud Architect (PCA) et Google Cloud Generative AI Leader.
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Objectifs de la formation Google Cloud Professional Data Engineer – Concevoir et opérationnaliser des systèmes de traitement de données
À l’issue de la formation, le participant sera capable de :
- Concevoir des systèmes de traitement de données par lots et en flux.
- Construire et opérationnaliser des pipelines avec Dataflow, Dataproc et Pub/Sub.
- Mettre en œuvre l’entrepôt analytique BigQuery et l’optimiser.
- Gérer la gouvernance et la qualité des données avec Dataplex.
- Opérationnaliser des modèles de Machine Learning avec Vertex AI.
- Assurer fiabilité, sécurité et qualité des solutions data.
Prérequis de la formation Google Cloud Professional Data Engineer – Concevoir et opérationnaliser des systèmes de traitement de données
- Maîtrise du langage SQL et notions de programmation (Python).
- Expérience en manipulation de données (ETL/ELT, modélisation).
- Connaissance des fondamentaux Google Cloud (GCP100B ou ACE recommandé).
- Un entretien préalable permet d’adapter le contenu au profil et aux objectifs de chaque participant.
Public visé par la formation Google Cloud Professional Data Engineer – Concevoir et opérationnaliser des systèmes de traitement de données
Cette formation s’adresse aux :
- Data engineers et intégrateurs de données.
- Data analysts et profils BI montant en compétence.
- Data scientists devant opérationnaliser des modèles.
- Profils préparant la certification Professional Data Engineer.
Financement
Cette formation est financée directement par l’entreprise (pas de CPF, pas d’OPCO).
Programme détaillé de la formation Google Cloud Professional Data Engineer – Concevoir et opérationnaliser des systèmes de traitement de données
Télécharger le programme (PDF)
Concevoir des systèmes de traitement de données
- Choix des services et modélisation des données.
- Batch vs streaming, fiabilité et évolutivité.
Ingestion et messagerie
- Pub/Sub, Datastream et connecteurs.
- Collecte temps réel et par lots.
Traitement des données (Dataflow, Dataproc)
- Pipelines Apache Beam avec Dataflow.
- Spark/Hadoop managé avec Dataproc.
Entrepôt et analytique avec BigQuery
- Modélisation, partitionnement et optimisation des coûts.
- Requêtes analytiques et bonnes pratiques SQL.
Orchestration, qualité et gouvernance
- Cloud Composer (Airflow) pour l’orchestration.
- Qualité et gouvernance (Dataplex).
Données pour le machine learning
- Préparation des données pour le ML.
- BigQuery ML et Vertex AI.
Préparation à l’examen Professional Data Engineer
- Revue des domaines et scénarios types.
- Conseils et passage de la certification.
Les plus de cette formation
- Prolonge directement la formation GCP100B en parcours data
- Couvre BigQuery, Dataflow, Dataproc, Pub/Sub, Dataplex et Vertex AI
- Approche praticien avec ateliers de pipelines de bout en bout
- Groupes de 1 à 3 participants pour un accompagnement individualisé
FAQ
À qui s'adresse la formation Professional Data Engineer ?
Elle s’adresse aux data engineers, intégrateurs de données, data analysts et profils BI en montée en compétence, ainsi qu’aux data scientists devant opérationnaliser leurs modèles sur Google Cloud. Elle prolonge idéalement la formation GCP100B.
Quels prérequis pour suivre cette formation ?
Il est recommandé de maîtriser SQL, d’avoir des notions de programmation (Python) et une expérience de la manipulation de données (ETL/ELT, modélisation). La connaissance des fondamentaux Google Cloud (GCP100B ou Associate Cloud Engineer) est conseillée.
Quels services Google Cloud sont abordés ?
La formation couvre BigQuery, Dataflow, Dataproc, Pub/Sub, Cloud Composer, Dataplex et Vertex AI, avec un accent sur les arbitrages d’architecture (batch vs streaming, choix du bon service de stockage et de traitement).
La formation prépare-t-elle à l'examen de certification ?
Oui. Le programme couvre les domaines de l’examen Professional Data Engineer et se termine par un module de préparation : revue des domaines, questions de type scénario et atelier de synthèse autour d’une solution data complète.
Quelle est la durée de la formation ?
La formation se déroule sur 5 jours, soit 35 heures, en distanciel (sessions enregistrées). Le contenu est adapté lors de l’entretien préalable au profil et aux objectifs des participants.
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