Pipelines de Données en Flux (Streaming) et Analyse en Temps Réel

Les organisations modernes génèrent des données à chaque seconde, et attendre le traitement par lots (batch processing) n'est plus une option pour les décisions urgentes. Ce cours vous présente l'architecture et la mise en œuvre des systèmes de streaming conçus pour gérer efficacement les flux de données continus et illimités. Vous acquerrez une base solide sur la manière d'architecturer des pipelines qui ingèrent, traitent et stockent des données en temps réel. À la fin de ce cours, vous serez capable de concevoir des systèmes qui transforment les flux bruts en intelligence d'affaires exploitable dès l'arrivée des données. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les différences fondamentales entre les architectures de données par lots (batch) et en flux (streaming) - Configurer Pub/Sub pour l'ingestion et la distribution de messages à haut débit - Construire une logique de traitement utilisant Dataflow pour transformer et nettoyer les données à la volée - Appliquer des stratégies de fenêtrage (windowing) pour agréger et analyser les données sur des intervalles de temps spécifiques - Gérer les données arrivant tardivement et assurer la fiabilité du système en utilisant des watermarks et des triggers - Stocker les résultats traités dans BigQuery pour une analyse et un reporting immédiats Le cours commence par la terminologie essentielle et la théorie fondamentale du streaming avant de passer aux étapes pratiques de configuration et de déploiement d'un pipeline de données fonctionnel. Vous examinerez des explications détaillées sur la manière dont ces composants interagissent pour maintenir une haute disponibilité et une faible latence. Ce cours est conçu pour les débutants en ingénierie des données ou en analyse qui souhaitent comprendre le mouvement moderne des données ; aucune expérience préalable avec les outils de streaming n'est requise. Commencez dès aujourd'hui à développer votre expertise en ingénierie des données en temps réel.