Google Cloud Platform - Ingénierie de données

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Mise à jour : 11/03/2026

Formation : 26257021F

Source : HUB FORMATION

Session de formation

Code CARIF

Dates

Niveau de sortie

Financeur

Lieu

Organisme formateur

Type

Réunion

558882S

Du 01/03/2026
Au 31/12/2027

Sans niveau spécifique

Autre financeur

À distance

HUB FORMATION
Tél : 03 65 96 07 07
Email : inscription@hubformation.com

Non

Durée

Durée totale de la formation : 28h
Durée en centre : 28h
Durée en entreprise : h

Modalités de formation

Rythme :
Temps plein, Cours de jour
Type de parcours : Parcours collectif

Dispositif	Financeur
Autres financements à déterminer selon la situation du bénéficiaire	Autre financeur

Tarif : N.C.
Modalités d'enseignement : Formation entièrement à distance

Lieu de formation

À distance

Accueil sur le lieu de formation

Accès handicap : Pas d'accès handicap
Hébergement : Pas d'hébergement
Restauration : Pas de restauration
Transport : Pas de transport

Admission

Niveau d'entrée requis : Sans niveau spécifique
Prérequis :
Pour suivre ce cours, vous devez déjà posséder les connaissances suivantes : Comprehension des principes d'ingenierie des donnees, y compris les processus ETL/ELT, la modelisation des donnees et les formats de donnees courants (Avro, Parquet, JSON). Familiarite avec les concepts d'architecture de donnees, en particulier les entrepots de donnees (Data Warehouses) et les lacs de donnees (Data Lakes). Maitrise de SQL pour l'interrogation des donnees. Maitrise d'un langage de programmation courant (Python recommande). Familiarite avec l'utilisation des interfaces de ligne de commande (CLI). Familiarite avec les concepts et services de base de Google Cloud (Compute, Storage et gestion des identites).
Public :
En recherche d'emploi, Tout public

Réunions d'informations

Aucune information

Complément d'information

Aucune information

Objectifs de la formation

Après ce cours, vous serez capable de :

Concevoir des systemes de traitement de donnees evolutifs dans Google Cloud.
Differencier les architectures de donnees et implementer les concepts de lakehouse et de pipelines de donnees.
Construire et gerer des pipelines de donnees robustes en streaming et en batch.
Utiliser les outils IA/ML pour optimiser les performances et obtenir des informations sur les processus et les donnees.

Contenu pédagogique

Introduction a l'ingenierie des données sur Google Cloud

Taches et composants de l'ingenierie des donnees
Le modele de pipeline de donnees d'extraction et de chargement
Le modele de pipeline de donnees d'extraction, de chargement et de transformation
Le modele de pipeline de données d'extraction, de transformation et de chargement
Techniques d'automatisation

Construire des lacs de données et des entrepots de données avec Google Cloud

Introduction a l'ingenierie des donnees moderne sur Google Cloud
Construire un lakehouse de donnees avec Cloud Storage, les formats ouverts et BigQuery
Moderniser les entrepots de donnees avec BigQuery et BigLake
Modeles avances de lakehouse et gouvernance des donnees

Construire des pipelines de données en batch sur Google Cloud