Plan du cours

Introduction

Data Architecture

  • Aperçu de l'architecture des données
  • Importance dans les environnements réglementaires fiscaux et douaniers

Architecture de l'entrepôt

  • Concepts et composants
  • Meilleures pratiques et cas d'utilisation
  • Architecture du lac de données
  • Architecture de la plateforme Lakehouse
  • Analyse comparative et cas d'utilisation

Data Architectures avancés

  • Architecture de maillage de données
  • Architecture du tissu de données
  • Intégration et applications pratiques

Architecture moderne Data Architectures

  • Architecture orientée Microservices
  • Architecture sans serveur
  • Stratégies de mise en œuvre

Gouvernance des données

  • Aperçu de la gouvernance des données
  • Importance dans les environnements réglementaires

Cadres de la Governance des données

  • Cadre Dama
  • Cadre Togaf
  • Analyse comparative

Streaming Governance

  • Concepts et pratiques
  • Intégration dans les politiques existantes de gouvernance des données

Cloud Computing

  • Introduction à Cloud Computing
  • Avantages et défis pour les entreprises de régulation

Cloud Computing Plates-formes

  • Services et caractéristiques clés de la plateforme AWS Cloud
  • Plate-forme cloud Azure Services et caractéristiques clés de la plate-forme cloud
  • Services et caractéristiques clés de la plateforme GCP Cloud
  • Études de cas dans le domaine de la fiscalité et des douanes

Big Data Traitement des données

  • Introduction à Apache Spark
  • Databricks Vue d'ensemble
  • Intégration avec les plateformes en nuage

Flux de données en temps réel

  • Introduction à Apache Kafka
  • Cas d'utilisation et stratégies de mise en œuvre

Microservices Développement

  • Introduction à Microservices
  • Meilleures pratiques de développement

DevOps et FinOps

  • Aperçu des pratiques DevOps
  • Introduction à FinOps
  • Stratégies de mise en œuvre pour la gestion des coûts

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension de base des concepts et des structures de données
  • Familiarité avec les principes de gestion et de stockage des données

Public

  • Ingénieurs en données
  • Architectes de données
  • Administrateurs de systèmes
  • [Analystes
  • Professionnels de l'informatique
 21 Heures

Nombre de participants


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