Dernière mise à jour le 20/07/2024

Bigdata : architecture et technologies

Informations générales

Type de formation : Formation continue
Domaine : IA, Big Data et Bases de données
Filière : Big Data
Rubrique : Fondamenteaux
Formation éligible au CPF : Non
Formation Action collective : Non

Objectifs & compétences

Comprendre les concepts du BigData et savoir quelles sont les technologies implémentées.

Public visé

Chefs de projets, architectes, et toute personne souhaitant connaître les outils et solutions pour mettre en place une architecture BigData.

Pré-requis

Il est demandé aux participants d'avoir une bonne culture générale sur les systèmes d'information.

Programme

Module 1 : Introduction
- Le besoin : volumes importants de données, traitements optimisés de flux de données au fil de l'eau, liés aux nouvelles technologies et aux nouveaux usages.
- Domaines concernés : recherche scientifique, médical, e-commerce, sécurité...
- Développement des techniques sur différents aspects : stockage, indexation/recherche, calcul.
- Définition ETL : Extract Transform Load.
- Les acteurs.  
 
Module 2 : Stockage
- Caractéristiques NoSQL :
- Structure de données proches des utilisateurs, développeurs
- Données structurées et non structurées, documents, images,fichiers XML, JSON, CSV, ...
- Les différents modes et formats de stockage.
- Stockage réparti : réplication, sharping, gossip protocl, hachage,
- Systèmes de fichiers distribués : GFS, HDFS, BigTable, ...
- Les bases de données.
- Quelques exemples de produits et leurs caractéritiques : cassandra, MongoDB, CouchDB,DynamoDB.  
 
Module 3 : Indexation et recherche
- Moteurs de recherche.  
- Principe de fonctionnement.
- Méthodes d'indexation.
- Exemple de Lucene, et mise en oeuvre avec solr.
- Recherche dans les bases de volumes importants :
- Exemples de produits et comparaison : dremel, drill, elasticsearch, MapReduce,
 
Module 4 : 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
- Outils de calcul sur des volumes importants : storm en temps réel, hadoop en mode batch.
- Zoom sur Hadoop : complémentarité de HDMS et MapReduce.
- Evolutions
- Les offres Saas BigData comme Google BigQuery.
- Les limites.
Les nouveautés annoncées
 

Modalités

Modalités : en présentiel, distanciel ou mixte – Horaires de 9H à 12H30 et de 14H à 17H30 soit 7H – Intra et Inter entreprise
Pédagogie : essentiellement participative et ludique, centrée sur l’expérience, l’immersion et la mise en pratique. Alternance d’apports théoriques et d’outils pratiques.
Ressources techniques et pédagogiques : Support de formation au format PDF ou PPT Ordinateur, vidéoprojecteur, Tableau blanc, Visioconférence : Cisco Webex / Teams / Zoom
Pendant la formation : mises en situation, autodiagnostics, travail individuel ou en sous-groupe sur des cas réels

Méthodes

Fin de formation : entretien individuel
Satisfaction des participants : questionnaire de satisfaction réalisé en fin de formation
Assiduité : certificat de réalisation (validation des acquis)
Code de formation : BD001

Tarifs

Prix public : 1270
Tarif & financement :
Nous vous accompagnons pour trouver la meilleure solution de financement parmi les suivantes :
  • Le plan de développement des compétences de votre entreprise : rapprochez-vous de votre service RH.
  • Le dispositif FNE-Formation.
  • L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
  • Pôle Emploi sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller Pôle Emploi.
  • CPF -MonCompteFormation
Contactez nous pour plus d’information

Lieux & Horaires

Campus : Ensemble des sites

Durée : 14 heures
Délai d'accès :
Jusqu’à 8 jours avant le début de la formation

Distanciel possible : Oui

Prochaines sessions

Cliquez sur la date choisie pour vous inscrire :

  • Inscription au 25 / 07 / 2024
    : Ensemble des sites
    : Distanciel possible
    : 14 heures
    : 2 jours
  • Inscription au 17 / 10 / 2024
    : Ensemble des sites
    : Distanciel possible
    : 14 heures
    : 2 jours
Handi-accueillante Accessible aux personnes en situations de handicap. Pour toutes demandes, contactez notre référente, Mme Rizlene Zumaglini Mail : rzumaglini@aston-ecole.com

à voir aussi dans le même domaine...

Formation continue

Big Data

BD007

Big Data – Les fondamentaux de l’analyse des données

    • Comprendre le rôle stratégique de la gestion des données pour l'entreprise
    • Identifier ce qu'est la donnée, et en quoi consiste le fait d'assurer la qualité de données
    • Synthétiser le cycle de vie de la donnée
    • Assurer l'alignement des usages métiers avec le cycle de vie de la donnée
    • Découvrir les bonnes pratiques en matière de contrôle de qualité des données
    • Assurer la mise en œuvre de la gouvernance de la donnée
 

21 heures de formations sur 3 Jours
En savoir plus

Formation continue

Big Data

BD060

Python avancé pour data-scientists

Savoir utiliser les principaux outils de traitement et d'analyse de données pour Python, savoir extraire des données d'un fichier et les manipuler, mettre en place un modèle d'apprentissage simple. Savoir utiliser les principaux outils de traitement et d'analyse de données pour Python Savoir appliquer les pratiques optimales en matière de nettoyage et de préparation des données avant l'analyse Être capable d'extraire des données d'un fichier Comprendre les mécanismes d'interconnexion aux bases de données Comprendre les principaux outils de traitement et d'analyse de données pour Python

21 heures de formations sur 3 Jours
En savoir plus

Formation continue

Big Data

BD0103

Les fondamentaux de l’analyse statistique avec R

Savoir installer R Comprendre comment manipuler des données avec R Savoir importer et exporter des données Être en mesure de réaliser des analyses statistiques basiques avec R Savoir restituer des résultats à l'aide de graphiques

21 heures de formations sur 3 Jours
En savoir plus

Formation continue

Big Data

BDP05

Visualisation avancée de données avec Python

Savoir traiter les données scientifiques brutes pour leur visualisation Savoir utiliser les librairies graphiques de python pour visualiser des données Graphiques spécifiques : graphes dynamiques, cartographie

14 heures de formations sur 2 Jours
En savoir plus

Formation continue

Big Data

BD016

Hadoop Hortonworks : administration avec Ambari

Connaître les principes du framework Hadoop et savoir l'installer, le configurer et l'administrer avec Ambari (tableaux de bord, supervision, gestion des services, etc ...)

21 heures de formations sur 3 Jours
En savoir plus

Formation continue

Big Data

DB014

Hadoop, développer des applications pour le Big Data

 

    • Construire un programme à base de Map Reduce
    • Intégrer Hadoop HBase dans un workflow d'entreprise
    • Travailler avec Apache Hive et Pig depuis HDFS
    • Utiliser un graphe de tâches avec Hadoop
 

28 heures de formations sur 4 Jours
En savoir plus