Formation GCP – Professional Data Engineer

Durée

4 jours

Tarif

Devis sur demande

Organisation

Intra

Référence

GCDE

Niveau

Difficile

CPF

NON

Certification

NON

Mise à jour

18/12/2025

Présentation de la formation GCP – Professional Data Engineer

Cette formation de 4 jours vous donne les compétences nécessaires pour piloter l’écosystème Data de Google Cloud. Vous apprendrez à concevoir des architectures de traitement de données (batch et streaming), à orchestrer des pipelines via Pub/Sub, Dataflow et Composer, à manipuler les bases relationnelles et NoSQL, et à intégrer des modèles ML via Vertex AI. Vous explorerez aussi les aspects de sécurité, gouvernance, optimisation et supervision des plateformes Data. À travers des ateliers concrets, vous développerez un projet complet de bout en bout, prêt à évoluer en environnement de production.

Objectifs de la formation GCP – Professional Data Engineer

Objectifs pédagogiques :

Comprendre l’écosystème Data de Google Cloud
Maîtriser la conception et la gestion d’architectures de traitement de données dans GCP
Savoir déployer des pipelines batch et temps réel
Apprendre à sécuriser, superviser et optimiser les plateformes de données
Préparer la certification Google Cloud Professional Data Engineer

Objectifs opérationnels :

Concevoir, déployer et exploiter une architecture Data complète sur GCP : ingestion temps réel ou batch, traitement de données, stockage (BigQuery, NoSQL), intégration ML, sécurité et optimisation de performance.

Programme de la formation GCP – Professional Data Engineer

Jour 1 – Fondations de la Data dans GCP

Introduction au rôle de Data Engineer dans GCP

Présentation des services Data : BigQuery, Pub/Sub, Dataflow, Dataproc, Firestore, Bigtable

Modélisation de données dans le Cloud

Lab pratique : chargement et interrogation de données avec BigQuery

Jour 2 – Pipelines de données et traitement batch/streaming

Pub/Sub : ingestion d’événements et messages en temps réel

Dataflow : pipelines batch et streaming (Apache Beam)

Dataproc : clusters Hadoop/Spark pour le Big Data

Orchestration de pipelines avec Composer (Airflow)

Lab pratique : construire un pipeline Pub/Sub → Dataflow → BigQuery

Jour 3 – Bases de données et intégration IA/ML

Bases de données relationnelles avec Cloud SQL

Bases NoSQL : Firestore et Bigtable

Utilisation de Vertex AI pour entraîner et déployer un modèle

Intégration IA dans une architecture Data

Cas pratique : pipeline Data enrichi par un modèle ML (prédictions temps réel)

Jour 4 – Sécurité, Optimisation et Certification

Sécurité des données dans GCP : IAM, DLP, KMS

Gouvernance des données : Data Catalog, contrôle d’accès

Supervision et optimisation des performances BigQuery et Dataflow

Projet fil rouge : conception d’une plateforme Data complète (ingestion, traitement, stockage, visualisation)

Préparation à la certification Professional Data Engineer : quiz, études de cas

Pré-requis pour suivre la formation GCP – Professional Data Engineer

Bonnes notions de bases de données relationnelles et NoSQL
Connaissances en SQL (indispensable pour BigQuery)
Notions de programmation (Python recommandé)
Connaissance des fondamentaux du Cloud (niveau Digital Leader ou Associate)

Un questionnaire de positionnement vous sera ensuite proposé afin d'évaluer votre niveau de connaissance avant l'entrée en formation.

Participer à la formation GCP – Professional Data Engineer

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Formation en intra-entreprise

Nos formations intra-entreprise peuvent se dérouler directement dans vos locaux pour plus de flexibilité. Si nécessaire, nous pouvons également organiser la location d'une salle de formation adaptée à vos besoins.

Votre formation sur-mesure peut également s’organiser à distance.

La mise en place d'une session intra-entreprise est de 14 jours minimum à partir de votre prise de contact.

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