Maîtrise du Data Lake : La clé du Big Data et de l'ingénierie des données

Aperçu

Maîtrise du Data Lake avec AWS : Un Raccourci pour Réussir dans le Big Data, l'Ingénierie des Données sur le Cloud et l'Architecture des Données

Programme

- Introduction aux Data Lakes -- Définition et concepts clés -- Data Lakes vs. Entrepôts de données -- Cas d'utilisation et avantages des Data Lakes - Architecture des Data Lakes -- Composants d'un Data Lake -- Ingestion et stockage des données -- Gestion des métadonnées -- Traitement et analyse des données -- Gouvernance et sécurité des données - Construire un Data Lake -- Planification et conception -- Sélectionner les technologies et outils appropriés -- Mettre en œuvre une architecture évolutive -- Meilleures pratiques pour l'organisation et la partition des données - Ingénierie des données dans le cloud avec les Data Lakes -- Aperçu des fournisseurs cloud (AWS, Azure, Google Cloud) -- Intégration des services cloud avec les Data Lakes -- Stratégies d'optimisation des coûts - Ingestion des données et processus ETL/ELT -- Ingestion des données en batch vs. en temps réel -- Concevoir des pipelines ETL/ELT efficaces -- Outils et plateformes pour l'ingestion des données (Apache Kafka, Apache Nifi, AWS Glue) - Sécurité et conformité des Data Lakes -- Assurer la confidentialité et la protection des données -- Mettre en œuvre des contrôles d'accès et une authentification -- Conformité aux réglementations (RGPD, HIPAA) - Gestion et gouvernance des données -- Catalogage des données et gestion des métadonnées -- Établir des normes de qualité des données -- Construire un cadre de gouvernance des données solide - Analyse et visualisation des données dans les Data Lakes -- Outils pour l'analyse des données (Apache Spark, Presto) -- Intégration avec des outils de BI (Tableau, Power BI) -- Meilleures pratiques pour la visualisation des données - Études de cas et applications réelles -- Cas d'utilisation spécifiques à l'industrie -- Leçons tirées des implémentations réussies de Data Lake - Avenir des Data Lakes et de l'ingénierie des données dans le cloud -- Tendances et technologies émergentes -- Rôle de l'IA et du machine learning dans les Data Lakes -- Se préparer pour l'avenir : compétences et outils à maîtriser - Projets pratiques et laboratoires -- Construire un Data Lake de A à Z -- Mettre en œuvre des pipelines d'ingestion et de traitement des données -- Développer des solutions complètes d'analyse et de visualisation des données - Conclusion et étapes suivantes -- Récapitulatif des concepts clés -- Ressources recommandées pour l'apprentissage continu -- Opportunités de certification et de développement professionnel

Enseigné par

Nikolai Schuler

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