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Introduction au big data

Descriptif

Durée de la formation

Durée 14 heures
En centre 14 heures

Session

du 14 juin 2021 au 15 juin 2021  - Paris - 5ème (75)
+ autres sessions
du 14 juin 2021 au 15 juin 2021  - Paris - 5ème (75)
du 09 nov. 2021 au 10 nov. 2021  - Paris - 5ème (75)

Objectif de la formation

Comprendre le concept du Big Data
Être capable d'identifier l'écosystème et comprendre les technologies associées
Savoir anticiper son intégration dans les activités informatiques de l'entreprise

Description de la formation

- Définition commune du Big Data selon les grands acteurs du marché
Caractéristiques techniques des 3V de Gartner (Vélocité, Variété et Volume) et les variantes (Véracité, Valeur, Validité....)
Big Data : pourquoi maintenant ?
Traitement des données structurées, semi
- structurées et déstructurées
Transformation des données massives en informations utiles et en valeur
Gestion des données en cycles, de l'acquisition à la gouvernance. Use Case et stratégies (GAFA (Google, Apple, Facebook, Amazon), exemples santé, grande distribution, bancassurance...)
Les grands acteurs et le marché du Big Data
- Description des technologies de référence du Big Data
NoSQL (Not Only SQL) et les nouvelles compétences attendues (Python, R, Scala, Java)...
Hadoop : un modèle d'open source du Big Data adopté par les grands acteurs de l'informatique (IBM, Oracle, Amazone, EMC, Google...)
Principaux composants d'Hadoop : HDFS (Hadoop Distributed File System), MapReduce, Pig, Flume, Zookeeper, H
- BASE, Lucene, Hive, Cloudera, Oozie, Cassandra, Machine Learning...
Autres solutions : Docker, OpenStack, Elastic, Splunk...
Nouvelles architectures techniques pour traiter des données massives et non
- structurées, en temps réel (SPARK)
- Relation entre Big Data et Cloud DaaS (Data as a Service)
Technologies associées au Cloud (datacenters, stockage, virtualisation, Grid, OS d'orchestration d'Openstack, réseaux...)
Emergence des solutions Big Data proposées en mode Cloud DaaS (Data as a service)
- Déploiement et utilisation du Big Data
Description d'une plate
- forme de Big Data et bonnes pratiques
Intégration des données et systèmes existants à la plate
- forme Big Data
Acquisition et qualification des données ouvertes des organisations publiques et sociales (Open Data)
Traitement des données à la volée (Data Streaming)
Analyse de données (Data Analytics et Business Intelligence)
Présentation des informations (Data Visualization)
- L'apport du NoSQL
Description des principales familles de bases de données NoSQL
Zoom sur MongoDb
Zoom sur Cassandra
Zoom sur Neo4j
- Une journée au coeur des écosystèmes Hadoop et Spark
Introduction générale
Les principales briques et leur rôle
PIG, Hive, Oozie, Flume, HDFS, MapReduce, Sqoop, Zookeeper, Hbase, Mahout, les connecteurs, ...
SparkML, SparkQL, MLlib, Kafka, Storm, Flink , Beam, ...
Démonstrations et discussions

Conditions d'accès

Aucun.

Validation

Attestation d'acquis ou de compétences;Attestation de suivi de présence

Donne accès au(x) métier(s) suivant(s)

Administration de systemes d'information (voir la fiche métier)

Et après la formation ?

Retour à l'emploi des anciens stagiaires

ÉLEVÉ

Conseils
Les questions à poser avant de choisir un centre de formation
  • Quels sont les profils des anciens stagiaires (niveau de formation, expérience professionnelle) ?
  • Est-il possible de visiter le centre ?
  • Quel type de public accueillez-vous en formation (salariés, demandeurs d’emploi, particuliers) ?
  • Peut-on obtenir une liste de ces anciens stagiaires pour les interroger sur cette formation ?
  • Comment aidez-vous les stagiaires à trouver un emploi ?

Data Value

Lieu de formation

10 bis Rue du Sommerard
Paris - 5ème

Calculez votre itinéraire

Centre de formation

41 Rue de la Découverte
31670, Labège

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