Les participants apprendront à créer, analyser et mettre en œuvre des pipelines de données en temps réel ; à produire et exploiter des données en flux continu ; et à appliquer une logique d’agrégation pour identifier les chansons les plus populaires à l’aide d’Apache Kafka et d’Apache Spark. Cette formation pratique permet aux participants d’acquérir des compétences concrètes en matière d’architecture de flux de données, d’ingestion de données, de logique de transformation et d’exécution de pipelines de bout en bout.

Tout au long de la formation, les apprenants bénéficient d’une approche structurée et axée sur des projets, qui reflète les flux de travail réels du secteur. Ils mettront en place un environnement de développement complet, concevront une structure de projet évolutive, implémenteront une logique de streaming en Scala et réécriront les données traitées dans des sujets Kafka. En menant ce projet à bien, les apprenants acquièrent de l’assurance dans le traitement des données d’événements en temps réel — l’une des compétences les plus recherchées dans les postes d’ingénierie des données d’aujourd’hui. Ce qui rend cette formation unique, c’est qu’elle se concentre clairement sur un cas d’utilisation concret : le calcul des chansons les plus populaires à partir de flux de données continus. Cette approche contextuelle garantit que les apprenants non seulement comprennent les concepts de Kafka et de Spark, mais qu’ils les appliquent également dans un pipeline pertinent, de type production. Idéal pour les futurs ingénieurs de données, les développeurs et les professionnels de la technologie à la recherche d’une expertise pratique en streaming, adaptée aux besoins du secteur.