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Formation : Data Engineering on AWSCours officiel, preparation aux certifications AWS
Formation pratique - 3j
- 21h00 - Réf. AWN
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 | Comprendre les fondamentaux du data engineering et les principaux services AWS |
| Concevoir et déployer des data lakes et data warehouses sur AWS |
| Créer des pipelines de données en batch et en streaming |
| Optimiser les performances, la sécurité et l'orchestration des solutions de données |
| Exploiter les services AWS pour le traitement, le stockage et l'analyse des données |
Public concerné
Professionnels souhaitant concevoir, développer, optimiser et sécuriser des solutions de data engineering à l'aide des services AWS.
Prérequis
Bonnes connaissances des concepts de base du machine learning, maîtrise de Python (NumPy, Pandas, Scikit-learn), notions de cloud et de la plateforme AWS. Des connaissances en SQL et Git sont un plus. Une bonne compréhension de l'anglais écrit est recommandée.
Certification
Certification « AWS Certified Data Engineer - Associate » (DEA-C01)
Comment passer votre examen ?
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Modalités d'évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de QCM, mises en situation, travaux pratiques…
Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.
Programme de la formation
1 Rôles et fondamentaux du Data Engineering
- Rôle et missions du Data Engineer.
- Personas data et découverte des données.
- Panorama des services de données AWS.
2 Outils et services AWS pour le Data Engineering
- Orchestration et automatisation.
- Sécurité, supervision et CI/CD.
- Infrastructure as Code (IaC).
- Réseau et optimisation des coûts.
Outils et méthodes
3 Conception et mise en œuvre d'un Data Lake
- Architecture et stockage.
- Ingestion, catalogage et transformation des données.
- Mise à disposition des données.
Travaux pratiques
Création d'un Data Lake sur AWS.
4 Optimisation et sécurisation d'un Data Lake
- Formats de tables ouverts.
- AWS Lake Formation.
- Gestion des permissions, sécurité et gouvernance.
- Dépannage.
Travaux pratiques
Automatisation de la création d'un Data Lake.
5 Architecture et conception d'un Data Warehouse
- Principes des Data Warehouses.
- Amazon Redshift Serverless.
- Ingestion, traitement et exploitation des données.
Travaux pratiques
Déploiement d'un Data Warehouse.
6 Optimisation des performances
- Supervision et optimization.
- Optimisation des données et des requêtes.
- Orchestration.
7 Sécurité des Data Warehouses
- Authentification et contrôle d'accès.
- Sécurité, audit et conformité.
Travaux pratiques
Gestion des accès avec Amazon Redshift.
8 Conception de pipelines de données batch
- Principes de conception.
- Services AWS pour le traitement batch.
9 Mise en œuvre de pipelines batch
- Traitement, transformation et catalogage.
- Diffusion des données.
Travaux pratiques
Mise en situation d'un Data Engineer.
10 Optimisation et sécurisation des pipelines batch
- Optimisation, orchestration et sécurité.
Travaux pratiques
Orchestration avec AWS Step Functions et Spark.
11 Architectures de données en streaming
- Conception de pipelines temps réel.
- Ingestion, stockage, traitement et analyse.
Travaux pratiques
Analyse de flux avec Apache Flink.
12 Optimisation et sécurisation des solutions streaming
- Optimisation des performances.
- Sécurisation et conformité.
Travaux pratiques
Gestion des accès avec Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (MSK).
PARTICIPANTS
Professionnels souhaitant concevoir, développer, optimiser et sécuriser des solutions de data engineering à l'aide des services AWS.
PRÉREQUIS
Bonnes connaissances des concepts de base du machine learning, maîtrise de Python (NumPy, Pandas, Scikit-learn), notions de cloud et de la plateforme AWS. Des connaissances en SQL et Git sont un plus. Une bonne compréhension de l'anglais écrit est recommandée.
COMPÉTENCES DU FORMATEUR
Les experts qui animent la formation sont des spécialistes des matières abordées. Ils sont agréés par l’éditeur et sont certifiés sur le cours. Ils ont aussi été validés par nos équipes pédagogiques tant sur le plan des connaissances métiers que sur celui de la pédagogie, et ce pour chaque cours qu’ils enseignent. Ils ont au minimum trois à dix années d’expérience dans leur domaine et occupent ou ont occupé des postes à responsabilité en entreprise.
MODALITÉS ET DÉLAIS D’ACCÈS
L’inscription doit être finalisée 24 heures avant le début de la formation.
ACCESSIBILITÉ AUX PERSONNES HANDICAPÉES
Vous avez un besoin spécifique d’accessibilité ? Contactez Mme FOSSE, référente handicap, à l’adresse suivante psh-accueil@orsys.fr pour étudier au mieux votre demande et sa faisabilité.
Professionnels souhaitant concevoir, développer, optimiser et sécuriser des solutions de data engineering à l'aide des services AWS.
PRÉREQUIS
Bonnes connaissances des concepts de base du machine learning, maîtrise de Python (NumPy, Pandas, Scikit-learn), notions de cloud et de la plateforme AWS. Des connaissances en SQL et Git sont un plus. Une bonne compréhension de l'anglais écrit est recommandée.
COMPÉTENCES DU FORMATEUR
Les experts qui animent la formation sont des spécialistes des matières abordées. Ils sont agréés par l’éditeur et sont certifiés sur le cours. Ils ont aussi été validés par nos équipes pédagogiques tant sur le plan des connaissances métiers que sur celui de la pédagogie, et ce pour chaque cours qu’ils enseignent. Ils ont au minimum trois à dix années d’expérience dans leur domaine et occupent ou ont occupé des postes à responsabilité en entreprise.
MODALITÉS D’ÉVALUATION
Évaluation des compétences visées en amont de la formation.
Évaluation par le participant, à l’issue de la formation, des compétences acquises durant la formation.
Validation par le formateur des acquis du participant en précisant les outils utilisés : QCM, mises en situation…
À l’issue de chaque formation, ITTCERT fournit aux participants un questionnaire d’évaluation du cours qui est ensuite analysé par nos équipes pédagogiques. Les participants réalisent aussi une évaluation officielle de l’éditeur.
Une feuille d’émargement par demi-journée de présence est fournie en fin de formation ainsi qu’une attestation de fin de formation si le participant a bien assisté à la totalité de la session.
Évaluation des compétences visées en amont de la formation.
Évaluation par le participant, à l’issue de la formation, des compétences acquises durant la formation.
Validation par le formateur des acquis du participant en précisant les outils utilisés : QCM, mises en situation…
À l’issue de chaque formation, ITTCERT fournit aux participants un questionnaire d’évaluation du cours qui est ensuite analysé par nos équipes pédagogiques. Les participants réalisent aussi une évaluation officielle de l’éditeur.
Une feuille d’émargement par demi-journée de présence est fournie en fin de formation ainsi qu’une attestation de fin de formation si le participant a bien assisté à la totalité de la session.
MOYENS PÉDAGOGIQUES ET TECHNIQUES
Les ressources pédagogiques utilisées sont les supports et les travaux pratiques officiels de l’éditeur.
Les ressources pédagogiques utilisées sont les supports et les travaux pratiques officiels de l’éditeur.
MODALITÉS ET DÉLAIS D’ACCÈS
L’inscription doit être finalisée 24 heures avant le début de la formation.
ACCESSIBILITÉ AUX PERSONNES HANDICAPÉES
Vous avez un besoin spécifique d’accessibilité ? Contactez Mme FOSSE, référente handicap, à l’adresse suivante psh-accueil@orsys.fr pour étudier au mieux votre demande et sa faisabilité.
Ce programme est une création originale, conçu par les équipes pédagogiques d'ORSYS Formation. Toute reproduction, représentation, adaptation ou exploitation, totale ou partielle, sans autorisation préalable écrite d'ORSYS, est strictement interdite. ORSYS se réserve le droit d'engager toute action nécessaire à la protection de ses droits de propriété intellectuelle.
Ce programme est une création originale, conçu par les équipes pédagogiques d'ORSYS Formation. Toute reproduction, représentation, adaptation ou exploitation, totale ou partielle, sans autorisation préalable écrite d'ORSYS, est strictement interdite. ORSYS se réserve le droit d'engager toute action nécessaire à la protection de ses droits de propriété intellectuelle.