Big Data

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Formation BIG DATA

  • 2 Jours
  • 7 h par jour
  • REF: 5-BIGDATA
  • Partager :
  1. Introduction
  • Présentation de pig pour la conception de tâches MapReduce sur une grappe Hadoop.
  • 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
  • Calcul et restitution, intégration
  • 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,
  • Indexation et recherche
  • 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.
  • Stockage
  • 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,…
  • Connaître les concepts essentiels du Big Data, et les technologies implémentées
  • Être en mesure d'analyser les difficultés propres à un projet Big Data

Chefs de projets

Architectes

Développeurs

Data-scientists

 

Une bonne culture générale sur les systèmes d'information

Formateur expert du domaine, 1 ordinateur par stagiaire, 1 support de cours version papier ou numérique par stagiaire, 1 PC formatur relié au vidéo projecteur, 1 tableau blanc, 1 feuille de présence à la demi-journée.

Tout au long de la formation, des évaluations formatives sont réalisées. A l'issue de la formation, une validation des acquis par le formateur a lieu ainsi qu’une évaluation à chaud réalisée par le stagiaire.

Modalités d'évaluation

En amont de la formation

- Audit par téléphone par nos commerciaux et formateurs

- Tests d'auto-positionnement avant l'entrée en formation par le biais de questionnaire

Au cours de la formation

Exercices pratiques et mises en situation professionnelle pour valider la compréhension de chaque notion abordée dans le programme de cours.

En fin de formation

- Validation des acquis par le formateur ou via un questionnaire renseigné par les stagiaires

- Evaluation qualitative par les participants à l’issue de la formation via un questionnaire de satisfaction accessible en ligne.

Une attestation de fin de formation reprenant les objectifs de formation est également remise aux stagiaires puis signée par le formateur.

Modalités d’inscription :

Inscription possible jusqu’à la veille de la formation, sous réserve de places disponibles, en nous contactant au 01 56 59 33 00 ou par mail formation@sii.fr

Modalités particulières

Nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Renseignez-vous auprès de notre référente handicap au 01 56 59 33 00 ou par mail pedagogie@feeleurope.com

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PARIS - Paris (75)

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