Data Engineer intéressé par l’Open Source, le Machine Learning, l’IA générative (GenAI) et les innovations qui façonneront demain. Explorons ensemble le futur de la Data !
Data Engineering
Un data lake stocke des données brutes sans schéma défini, idéal pour le stockage flexible. Le data warehouse structure et nettoie les données pour l'analyse métier. Découvrez comment choisir entre ces deux solutions pour vos besoins en gestion de données.
Data Engineering
Sélection des vidéos Fireship de la série "100 Seconds" pour un Data Engineer.
Prompt
L'art du prompting pour les IA : Y Combinator révèle les clés d'une interaction optimale avec les LLMs. Structuration, exemples, métaprompting et évaluations sont essentiels. Découvrez comment les startups IA transforment cette technique en avantage compétitif décisif.
Big Data
Analyse des nouveautés apportées par Apache Spark 4, le framework open source de calcul distribué.
GenAI
Astuces et exemples d'utilisation de Gemini TTS.
Data Engineering
DataOps optimise la gestion des données via automatisation, tests et gouvernance. Idéal pour les entreprises cherchant rapidité, qualité et conformité. Essentiel pour industrialiser les flux data.
Data Engineering
SQL, Python, Spark, ETL/ELT, Cloud, DevOps et Data Modeling. Ces 7 compétences feront de vous un pilier incontournable des projets data.
Big Data
Apache Hudi, Delta Lake et Iceberg sont les 3 leaders du lakehouse. Hudi excelle en temps réel, Delta Lake est optimisé pour Databricks, et Iceberg offre la meilleure indépendance et flexibilité. Choix selon vos besoins : performance, écosystème ou gouvernance.
Big Data
Apache Hudi est un framework open-source pour data lakes, offrant upserts, suppressions et transactions ACID. Avec ses modèles Copy-On-Write et Merge-On-Read, il réduit la latence et optimise les coûts. Idéal pour des architectures lakehouse modernes.
Big Data
Delta Lake, conçu par Databricks, est une couche de stockage open source pour Apache Spark. Il offre des transactions ACID, le Time Travel, et des optimisations comme Z-Ordering. Idéal pour fiabiliser et accélérer les workflows Big Data, bien qu’optimisé pour l’écosystème Databricks.
Big Data
Apache Iceberg améliore la gestion des tables avec des métadonnées intelligente, offrant transactions ACID, évolution de schéma et compatibilité avec Spark. Idéal pour le Big Data et l'IA.