professionnels des données, aux ingénieurs DevOps, aux analystes de données et aux responsables IT.

L'objectif de cette formation est de fournir une compréhension complète des principes, des objectifs, des stratégies, des méthodes, des outils et des cas pratiques de l'observabilité des données. La formation s'adresse aux professionnels des données, aux ingénieurs DevOps, aux analystes de données et aux responsables IT.

Jour 1 : Introduction à l'Observabilité des Données Session 1 : Introduction et Contexte - **Objectif** : Comprendre les bases de l'observabilité des données. - Définition et importance de l'observabilité des données. - Différences entre observabilité et surveillance. - Cas d'utilisation dans diverses industries.

** Session 2 : Principes Fondamentaux** - **Objectif** : Acquérir une connaissance approfondie des principes de l'observabilité des données. - Visibilité : Vue d'ensemble et granularité. - Traçabilité : Suivi du parcours des données. - Exploration : Analyse approfondie et découverte. - Alarme : Détection d'anomalies et notifications. - Réaction : Réponse rapide et résolution.

Session 3 : Objectifs de l'Observabilité - **Objectif** : Identifier les objectifs clés de l'observabilité des données. - Amélioration de la qualité des données. - Optimisation des performances des systèmes. - Réduction des risques et conformité. - Facilitation de l'analyse et prise de décision. - Assurance de la continuité des activités.

Jour 2 : Stratégies et Méthodes

Session 4 : Stratégies de Mise en Place - **Objectif** : Élaborer des stratégies efficaces pour l'observabilité des données. - Définir des KPI et des métriques de surveillance. - Automatisation de la collecte et du traitement des données. - Utilisation de tableaux de bord et visualisation des données. - Implémentation de systèmes de notification et d'alerte. - Analyse prédictive et apprentissage machine.

Session 5 : Méthodes de Surveillance - **Objectif** : Mettre en œuvre des méthodes pratiques de surveillance des données. - Surveillance proactive vs. réactive. - Méthodologies d'analyse des logs et des métriques. - Techniques de détection d'anomalies. - Utilisation de scripts pour l'automatisation.

Jour 3 : Outils et Technologies

Session 6 : Présentation des Outils - **Objectif** : Se familiariser avec les outils d'observabilité des données. - Introduction à Grafana, Prometheus, Datadog, Splunk, ELK Stack, New Relic. - Comparaison des fonctionnalités et des avantages.

Session 7 : Mise en Pratique des Outils - **Objectif** : Apprendre à configurer et utiliser les outils de surveillance. - Installation et configuration de Grafana et Prometheus. - Création de tableaux de bord interactifs avec Grafana. - Mise en place de systèmes de notification avec Prometheus. - Utilisation de Datadog pour la surveillance des infrastructures. - Analyse des logs avec ELK Stack.

Jour 4 : Cas Pratiques et Études de Cas

Session 8 : Cas Pratiques - **Objectif** : Appliquer les connaissances acquises à travers des exercices pratiques. - Exercice 1 : Configuration d'un pipeline de surveillance avec Grafana et Prometheus. - Exercice 2 : Analyse des logs avec ELK Stack. - Exercice 3 : Détection d'anomalies et création d'alertes avec Datadog.

Session 9 : Études de Cas - **Objectif** : Étudier des cas réels d'implémentation de l'observabilité des données. - Étude de cas 1 : Observabilité des données dans une entreprise de e-commerce. - Étude de cas 2 : Surveillance des infrastructures IT dans une banque. - Étude de cas 3 : Optimisation des performances des systèmes de données dans une entreprise technologique.

Jour 5 : Formation et Sensibilisation

Session 10 : Formation des Équipes - **Objectif** : Sensibiliser et former les équipes à l'observabilité des données. - Importance de la culture de l'observabilité. - Formation continue et mise à jour des connaissances. - Rôles et responsabilités des équipes.

Session 11 : Ateliers de Formation - **Objectif** : Organiser des ateliers interactifs pour renforcer les compétences. - Atelier 1 : Création d'un plan de surveillance personnalisé. - Atelier 2 : Simulation de la gestion d'incidents en temps réel. - Atelier 3 : Utilisation avancée des outils de visualisation.

Session 12 : Évaluation et Conclusion - **Objectif** : Évaluer les connaissances acquises et clôturer la formation. - Quiz et évaluation des compétences. - Discussion ouverte et feedback des participants. - Clôture et certification.