Nos formations pour vos projets

Panorama du cloud : modèles de services (IaaS/PaaS/SaaS), de gouvernance, enjeux clés et grands principes d'architecture.

Concevoir une architecture Big Data : ingestion, stockage distribué, traitement, restitution.

Découverte des services GCP et des concepts d'architecture cloud.

Provisionnement d'infrastructure Azure en Infrastructure as Code avec Terraform.

Panorama des services AWS et préparation à la certification Cloud Practitioner (CLF-C02).

Découverte d'OpenStack et de ses composants pour le cloud privé / souverain.

Déployer des plateformes data sur le cloud : services managés AWS, Azure et GCP.

Passerelle GCP à destination des praticiens AWS : équivalences de services.

Tour d'horizon des services fondamentaux : compute, stockage, réseau et bases de données.

Certification d'entrée cloud-native : conteneurs, orchestration et écosystème CNCF.

Prise en main technique des principaux services AWS (compute, stockage, réseau, IAM).

Cadrer, organiser et livrer un projet Big Data : équipe, méthode, risques.

Passerelle GCP à destination des praticiens Azure : équivalences de services.

Principes de la virtualisation et articulation avec les environnements cloud.

Conception d'architectures AWS et préparation à la certification SAA-C03.

Comprendre et mettre en œuvre le lakehouse : formats de tables ouverts, ACID, time travel, gouvernance.

Méthodologie de conception d'architectures sur Google Cloud.

Concepts du cloud Azure, services de base, sécurité et tarification ; certification d'entrée.

Installation, configuration et administration d'une plateforme OpenStack.

Développer des traitements sur l'écosystème Hadoop : HDFS, YARN, MapReduce, Hive.

Déploiement et gestion des machines virtuelles et du réseau sur Compute Engine.

Concepts du cloud native : microservices, conteneurs, orchestration et CI/CD.

Architectures distribuées complexes ; préparation SAP-C02.

Mettre en œuvre la distribution Cloudera : outils, sécurité et développement.

Préparation à la certification Professional Cloud Architect.

Conception et déploiement d'applications sans serveur (FaaS, architectures event-driven).

Développement d'applications sur AWS ; préparation DVA-C02.

Découvrir Apache Spark : RDD, DataFrames, Spark SQL et exécution distribuée.

Développement d'applications cloud-native sur GCP (Professional Cloud Developer).

Exploitation, supervision et maintenance d'un cloud OpenStack en production.

Administration des environnements Azure : identités, stockage, calcul et réseaux. Certification pivot.

Développer des applications Spark performantes en Python/Scala : jobs, optimisation, streaming.

Conception et gestion du réseau sur Google Cloud (VPC, interconnexion, sécurité).

la création et le déploiement de solutions d’IA prêtes à la production à l’aide de services AWS ; préparation AIP-C01.

Stratégies et méthodes de migration (les 6R), trajectoire et gestion des risques.

Développer des traitements Spark en Java : API, jobs batch et streaming.

Prise en main de BigQuery : requêtage, modélisation et cas d'usage analytiques.

Automatisation, CI/CD et opérations à l'échelle ; préparation DOP-C02.

Enjeux de sécurité, modèle de responsabilité partagée, IAM, chiffrement, journalisation et posture (CSPM).

Entraîner des modèles à l'échelle avec Spark MLlib : pipelines, features, évaluation.

Conception d'un entrepôt de données BigQuery : performance, coûts et administration.

Provisionnement d'une infrastructure OpenStack en Infrastructure as Code avec Terraform.

Sécurisation avancée des environnements AWS ; préparation Security Specialty (SCS).

Mettre en œuvre Kafka : topics, producteurs/consommateurs, Kafka Connect, bonnes pratiques.

Préparation à la certification Associate Data Practitioner.

Démarche FinOps de bout en bout ; préparation à la FinOps Certified Practitioner.

Conception de solutions Azure (calcul, réseau, données, sécurité). Niveau expert.

Concevoir des architectures de streaming : ingestion, fenêtrage, exactly-once, cas d'usage.

Préparation à la certification Professional Cloud Database Engineer.

Méthodes et outils de migration d'infrastructures et d'applications vers AWS.

Architecture physique et logique d'un data center : énergie, réseau, résilience.

Approfondir le développement Kafka (Streams, schémas, exactly-once) et préparer l'examen CCDAK.

Préparation à la certification Professional Cloud Network Engineer.

Ex « Availability Suite v10 » (obsolète) vers v13. Sauvegarde, réplication et restauration ; base du parcours VMCE+.

Exploitation et supervision des environnements AWS ; préparation SOA-C02.

Orchestrer ses pipelines avec Airflow : DAGs, scheduling, capteurs, supervision et bonnes pratiques.

Préparation à la certification Professional Security Operations Engineer.

Écosystème monétique, flux de paiement et normes associées. Hors périmètre cloud, à déplacer vers un domaine Paiement / PCI DSS.

CI/CD, Infrastructure as Code et pratiques DevOps sur Azure.

Modéliser, déployer et administrer un cluster Cassandra : réplication, compaction, tuning.