Se former en Concevoir et exploiter des pipelines Big Data en entreprise | Buzzeemedia

Concevoir et exploiter des pipelines Big Data en entreprise propose un chemin balisé, du premier module au certificat.

Cette formation présente les méthodes et outils pour construire des pipelines Big Data adaptés aux besoins des entreprises. Les participants apprennent à concevoir des architectures scalables, à choisir les bonnes solutions techniques et à industrialiser les processus de collecte, de stockage et de traitement des données. L'accent est mis sur l'efficacité opérationnelle, la réduction des coûts et l'alignement avec les objectifs métiers. Des cas concrets illustrent les bonnes pratiques et les pièges à éviter.

Objectifs

• Comprendre les enjeux des architectures Big Data en entreprise", "Savoir concevoir un pipeline de données scalable et fiable", "Maîtriser les technologies clés (Hadoop, Spark, Kafka)", "Optimiser les performances et les coûts des infrastructures", "Intégrer les solutions Big Data aux processus métiers existants"]

Programme

[{"module": "Architectures Big Data : contraintes et opportunités", "content": "Les défis du Big Data en entreprise. Comparaison des approches batch et streaming. Présentation des cas d'usage courants : analytique, temps réel, stockage massif. Critères de choix technologiques (Hadoop, Spark, cloud).", "duration_hours": 1.5}, {"module": "Construire un pipeline de données opérationnel", "content": "Étapes clés : collecte, nettoyage, transformation, stockage. Outils et frameworks (Kafka, Flink, Airflow). Gestion des flux de données. Exemple complet avec démo sur une stack open source.", "duration_hours": 2}, {"module": "Industrialisation et optimisation", "content": "Bonnes pratiques pour la production. Gestion des erreurs et reprise. Monitoring et alerting. Benchmarking des performances. Réd

Modalités

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Tarif : Sur devis , finançable OPCO

Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).