Formation big data

Cette formation va vous permettre de comprendre les concepts du Big Data

Description de la formation

Notre formation de deux jours vous permettra de maîtriser les concepts du Big Data et savoir quelles sont les technologies implémentées.
A l’issue de cette formation, vous serez en mesure d’analyser les difficultés propres à un projet Big Data tels que les freins, les apports…

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programme

Programme de la formation BigData Architecture et Technologies

  • Introduction
    • L’essentiel du BigData.
    • Besoins fonctionnels et caractéristiques techniques des projets.
    • La valorisation des données.
    • Le positionnement respectif des technologies de cloud, BigData et noSQL, et les liens, implications.
    • Eléments d’architecture.
    • L’écosystème du BigData
    • Cycle de vie des projets BigData.
    • Emergence de nouveaux métiers : Datascientists, Data labs,…
  • Stockage
    • Caractéristiques NoSQL.
    • Structure de données proches des utilisateurs, développeurs.
    • Les types de bases de données : clé/valeur, document, colonne, graphe.
    • Données structurées et non structurées, documents, images, fichiers XML, JSON, CSV, …
    • Les différents modes et formats de stockage.
    • Stockage réparti : réplication, sharding, gossip protocol, hachage,
    • Systèmes de fichiers distribués : GFS, HDFS,
    • Quelques exemples de produits et leurs caractéristiques : Cassandra, MongoDB, CouchDB, DynamoDB, Riak, Hadoop, HBase, BigTable, …
    • Qualité des données, gouvernance de données.
  • Indexation et recherche
    • Moteurs de recherche.Principe de fonctionnement.
    • Méthodes d’indexation.
    • Mise en oeuvre avec elasticsearch.
    • Exemple de Lucene/solr.
    • Recherche dans les bases de volumes importants.
    • Exemples de produits et comparaison : Dremel, Drill, ElasticSearch, MapReduce,
  • Calcul et restitution, intégration
    • Différentes solutions : calculs en mode batch, ou en temps réel,
    • sur des flux de données ou des données statiques.
    • Les produits : langage de calculs statistiques, R Statistics Language, sas, RStudio.
    • Ponts entre les outils statistiques et les bases BigDatas
    • Outils de calcul sur des volumes importants : storm en temps réel, hadoop en mode batch.
    • Zoom sur Hadoop : complémentarité de HDFS et MapReduce.
    • Restitution et analyse : logstash, kibana, elk, pentaho
    • Présentation de pig pour la conception de tâches MapReduce sur une grappe Hadoop.

A propos de la big data

Le terme big data désigne des données d’un volume tel qu’elles ne sont pas exploitable par des moyens traditionnels. Avec l’avènement du numérique il y a eu un big bang de l’information stockée : on collecte des données partout et leurs exploitation peut permettre d’optimiser, de découvrir énormément de choses. La difficulté technique pour traiter ces données est telle qu’il est nécessaire de se former au big data pour appréhender toutes les possibilités.

  • Niveau : Débutant
  • Ref : BD01
  • Durée : 2 jours
  • Prix : 1130€
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  • Niveau : Débutant
  • Ref : BD01
  • Durée : 2 jours
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Paris

  1. 06/12/2017
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Objectifs

  • Connaître les concepts essentiels du BigData, et les technologies implémentées
  • Etre en mesure d' analyser les difficultés propres à un projet BigData

Public

  • Chefs de projets
  • Architectes
  • Développeurs
  • Data-scientists

Pré-requis

  • Une bonne culture générale sur les systèmes d'information
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