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Architectures et implémentations de maillage de données

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Architectures et implémentations de maillage de données

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Instructeur : Edureka

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Débutant

Expérience recommandée

1 semaine à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Concevoir des architectures Data Mesh orientées domaine, dotées de limites de responsabilité clairement définies, de structures de produits de données et de fonctionnalités de plateforme en libre-service.

  • Mettre en œuvre une gouvernance informatique fédérée en s'appuyant sur des politiques évolutives, des mesures de garantie de la qualité des données et des contrôles de conformité au sein des équipes métier.

  • Créez des pipelines ETL décentralisés et des solutions de stockage en utilisant des modèles d'échange de données basés sur des API et des maillages de services, pour garantir la fiabilité au niveau de l'entreprise.

  • Intégrer l'IA générative dans les environnements Data Mesh afin de déployer des workflows intelligents, basés sur des modèles de langage à grande échelle (LLM), sur les plateformes de données gérées par les différents domaines métier.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Candidature au LLM
  • Catégorie : Stockage des données
  • Catégorie : Évolutivité
  • Catégorie : Intégrations AI
  • Catégorie : Gestion des données
  • Catégorie : Traitement des données
  • Catégorie : Extraire, transformer, charger
  • Catégorie : Traitement des données
  • Catégorie : Technologies du libre-service
  • Catégorie : Architecture des données
  • Catégorie : Informatique distribuée
  • Catégorie : Gouvernance des données
  • Catégorie : Pipelines de données
  • Catégorie : Qualité des données
  • Catégorie : Infrastructure de données
  • Catégorie : Collecte de données

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : IA générative
  • Catégorie : Stockage en nuage
  • Catégorie : Workflows d'IA

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

mars 2026

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Il y a 4 modules dans ce cours

Établir une base architecturale solide en appréhendant le Data Mesh comme un paradigme de données décentralisé. Concevoir des modèles de responsabilité orientés métier qui définissent clairement les responsabilités et les limites des données. Appliquer les principes de la « pensée produit » pour structurer les données sous forme de produits de données identifiables, fiables et interopérables. Mettre en place une plateforme en libre-service pour les architectes qui donne les moyens d’agir aux équipes métier tout en assurant une gouvernance informatique fédérée grâce à des politiques et des garde-fous évolutifs.

Inclus

15 vidéos7 lectures5 devoirs

Concevez des écosystèmes de données compatibles avec l'IA en alignant les capacités de l'IA générative sur les produits de données décentralisés. Intégrez l'IA générative dans des architectures propres à chaque domaine à l'aide de modèles d'intégration évolutifs et de services de plateforme. Mettez au point des workflows intelligents de découverte et d'analyse des données, optimisés par l'IA générative. Évaluez l'impact métier, les enjeux de gouvernance et les compromis architecturaux liés à l'intégration de l'IA dans des environnements de données distribués.

Inclus

11 vidéos4 lectures4 devoirs

Concevoir des solutions de stockage évolutives gérées par les domaines et des pipelines ETL décentralisés. Gérer les dépendances entre domaines tout en préservant l'autonomie et en réduisant le couplage. Mettre en œuvre des échanges de données sécurisés à l'aide d'API et de modèles de maillage de services. Appliquer des contrôles de surveillance de la qualité des données, d'observabilité et de gouvernance afin de stabiliser les systèmes distribués et de garantir une fiabilité de niveau entreprise.

Inclus

15 vidéos5 lectures5 devoirs

Concevoir une architecture « data mesh » de bout en bout intégrant l'IA générative (GenAI) et alignée sur les objectifs métier. Évaluer le niveau de maturité, l'évolutivité et l'état de préparation en matière de gouvernance dans l'ensemble des domaines. Fournir un plan d'architecture complet qui concilie autonomie, standardisation, innovation et contrôle.

Inclus

1 vidéo1 lecture2 devoirs1 sujet de discussion

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Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Foire Aux Questions

¹ Certains travaux de ce cours sont notés par l'IA. Pour ces travaux, vos Données internes seront utilisées conformément à Notification de confidentialité de Coursera.