Dans un monde où le traitement des données en temps réel devient essentiel pour les entreprises, se former à Materialize permet de répondre à cette demande croissante. Cette technologie de traitement de flux de données en temps réel permet une gestion efficace et instantanée des informations, un atout majeur pour les entreprises qui cherchent à optimiser leurs opérations et à prendre des décisions éclairées plus rapidement. Cette formation vous apportera une expertise avancée dans la gestion des flux de données, la mise à jour en temps réel, l’optimisation des requêtes et l'intégration avec des systèmes de bases de données et de messagerie externes. En maîtrisant ces compétences, vous serez à même de travailler sur des projets complexes, tout en répondant aux besoins actuels du marché du travail en matière de Big Data, Data Engineering et Data Streaming. Vous développerez ainsi des compétences recherchées pour des rôles d'architectes de données, d’ingénieurs en temps réel ou de développeurs spécialisés en bases de données distribuées.

Public

À qui s'adresse la formation Materialize (Perfectionnement)

Cette formation "Materialize - Intermédiaire" s'adresse aux développeurs et ingénieurs de données souhaitant approfondir leurs compétences dans l'optimisation des requêtes et l'intégration de flux en temps réel. Elle convient particulièrement aux professionnels ayant une connaissance de base de Materialize et cherchant à maîtriser des techniques avancées pour améliorer la performance et l'efficacité de leurs systèmes d'information.

Objectifs

Compétences visées pour la formation Materialize (Perfectionnement)

La formation "Materialize - Intermédiaire" vise à approfondir la maîtrise des opérateurs avancés pour optimiser les requêtes de flux, gérer efficacement les erreurs et intégrer Materialize avec des bases de données externes et des systèmes de messagerie. Les apprenants exploreront des études de cas, des exercices pratiques et des projets concrets, tout en développant des compétences en débogage et en intégration avec d'autres langages tels que Python et Java.

Programme

Approfondir les opérateurs avancés

  1. L’opérateur Flatten et son rôle dans la structuration
  2. Utiliser Concat, Map et Filter de manière combinée
  3. Travailler avec Reduce et TopK
  4. Exemples concrets et exercices ciblés

Optimiser les requêtes temps réel

  1. Lecture et interprétation des plans d'exécution
  2. Indexation avancée : logique, performances, limitations
  3. Réduction des latences par filtrage intelligent
  4. Comparaison de requêtes : approche empirique

Maîtriser la gestion des erreurs et du déboggage

  1. Utiliser le logging interne de Materialize
  2. Tracer et corriger les erreurs sur des flux complexes
  3. Déboggage avec profiling externe et métriques
  4. Optimisation en situation de saturation

Intégrer des bases de données externes

  1. Connexion à PostgreSQL et bases relationnelles
  2. Requêtage croisé entre flux et données persistées
  3. Synchronisation de vues en temps réel
  4. Étude de cas : enrichir un flux à la volée

Connecter à des systèmes de messagerie

  1. Liaison avec Kafka, Redpanda, RabbitMQ
  2. Lire des topics et traiter les événements temps réel
  3. Détection de schéma et transformation immédiate
  4. Simulation de pipelines d’ingestion complexes

Utiliser Materialize avec d'autres langages

  1. Connexion depuis une application Python
  2. Requêtage live dans un back-end Java
  3. Interaction avec API et scripts automatisés
  4. Études de cas d’intégration applicative

Gérer les performances et la scalabilité

  1. Identifier les goulots d’étranglement
  2. Mesurer et interpréter les métriques clés
  3. Stratégies de scalabilité horizontale
  4. Bonnes pratiques pour les flux lourds

Travailler avec des schémas évolutifs

  1. Comprendre les registres de schéma (Schema Registry)
  2. Gestion des évolutions sans rupture de service
  3. Déploiement de flux versionnés
  4. Exercices pratiques avec Avro et JSON

Sécuriser les flux et les accès

  1. Mise en place des rôles et restrictions d’accès
  2. Journalisation et audit des requêtes sensibles
  3. Sécurisation des connexions externes
  4. Approche DevSecOps avec les flux temps réel

Automatiser les traitements récurrents

  1. Création de workflows automatisés
  2. Intégration avec dbt, Airflow ou scripts CRON
  3. Rafraîchissement planifié des vues matérialisées
  4. Cas d’usage : alertes en temps réel

Travailler en environnement distribué

  1. Déploiement multi-nœuds dans Kubernetes
  2. Gestion de la résilience et du redémarrage
  3. Supervision avec Grafana ou Prometheus
  4. Structuration d'une architecture de flux distribuée

Réaliser un projet de fin de formation

  1. Conception d’une solution complète : ingestion, traitement, restitutio
  2. Validation des performances et robustesse
  3. Présentation des projets et retours pédagogiques
  4. Synthèse des acquis et axes de progression

La formation Materialize (Perfectionnement) est dispensée sur 21 heures

Proche de chez vous

Déroulé pédagogique

Règlement intérieur
Engagements PSH
Conditions Générales de Vente
Cette offre de formation est d'actualité au 18/08/2025

Durée et montant de la formation

Intitulé Durée Montant HT
Formation Materialize - Perfectionnement 21 heures 2490.00 €
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