Formation Quix

Présentation

Quix est une plateforme innovante de traitement de données en temps réel qui permet aux entreprises de capturer, traiter et analyser des flux de données massifs en toute simplicité.

Développée pour offrir une solution clé en main, Quix s’appuie sur une architecture moderne et flexible, intégrant des outils comme Kafka pour la gestion des flux, Python pour les analyses avancées, et des API puissantes pour répondre aux besoins des équipes data.

Contrairement aux solutions historiques de traitement par lots, Quix se distingue par sa capacité à traiter les données en flux continu, permettant ainsi des prises de décision en temps réel. En comparaison à Flink et Spark, il se révèle beaucoup plus rapide et scalable, notamment avec son implémentation en C# Core.

Son architecture orientée microservices la rend particulièrement adaptée aux environnements de production nécessitant une grande scalabilité, et son intégration native avec des plateformes comme Apache Kafka ou Microsoft Azure facilite son adoption par les équipes techniques.

Cette capacité à traiter à la fois les flux en temps réel et les données historiques permet de gérer des cas d’usage variés tels que la maintenance prédictive, la détection de fraudes ou l’automatisation des processus industriels.

Dans cette formation, votre équipe apprendra à exploiter pleinement les capacités de Quix pour analyser les flux de données, automatiser les prises de décision et créer des pipelines de traitement performants et robustes.

Notre formation se basera sur les dernières ressources de Quix Cloud.

Objectifs

• Comprendre les principes fondamentaux de Quix et ses fonctionnalités clés
• Mettre en place et gérer des pipelines de données en temps réel avec Quix
• Utiliser Python pour analyser et transformer des flux de données sur Quix
• Créer des tableaux de bord pour la visualisation des données en temps réel
• Appliquer les meilleures pratiques de sécurité et de gestion des accès sur Quix

Public visé

• Data Analysts
• Développeurs
• Ingénieurs en Big Data
• Architectes de solutions de données
• Chefs de projet techniques

Pré-requis

• Connaissance de Python (niveau intermédiaire recommandé)
• Connaissances de base en gestion de flux de données (Kafka, MQTT, etc.)
• Expérience en manipulation de données et analyse (conseillé, mais non obligatoire)