INTRODUCTION A L'ARCHITECTURE BIG DATA

Formation certifiante - Code CPF 93 835 - 1 jour (7 heures)

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A l'issue de la formation, les stagiaires seront capables de :

  • Découvrir les concepts du Big Data
  • Disposer des clés de succès d’un projet Big Data.
  • Être capable d’identifier l’écosystème et comprendre les technologies associées
  • Apprendre les enjeux et la mise en place en place d’une architecture Big Data.
  • Connaître les principaux modèles d’architectures à savoir l’architecture Lambda, Kappa et Datalake.

La formation Introduction à l'architecture Big Data  est accessible à toute personne ayant suivi la formation « Big Data : Enjeux et perspectives » ou ayant des connaissances équivalentes de l’environnement Big Data et de l’écosystème Hadoop.

Des exercices, des études de cas, des QCM et des tours de table permettent au formateur d’évaluer l’atteinte des objectifs ainsi que la progression du stagiaire à différents moments de la formation.
La validation de toutes les compétences requises est obligatoire pour l’obtention d’un BADGE ou d’un Certificat. L'obtention du Certificat est validé par la réalisation et la présentation d'un projet devant un jury.

  • Directeurs/chefs de projet ou responsable métier
  • Responsable système d’informations
  • Développeurs informatiques
  • Consultants en business intelligence
  • Ingénieurs d’étude, de recherche et développement
  • Architecte système et logiciel
  • Consultants techniques
  • Consultants business
  • Statisticiens et Mathématiciens
  • Data scientist (analyse de données) ou Data miner (fouilleur des données)
  • Tout développeur ou informaticien souhaitant développer des compétences en analyse de données et BIG DATA

PROGRAMME DE FORMATION

INTRODUCTION A L'ARCHITECTURE BIG DATA

Introduction à l’architecture Big Data

  • Définition du Big Data
  • Comprendre le volume
  • Besoin Big Data
  • Introduction à l’architecture Big Data
  • Distribution des données
  • Rôles d’un projet Big Data
  • Atelier pratique

Ecosystème Hadoop

  • Technologies et Outils Big Data
  • Découvrir l’écosystème Hadoop
  • Les distributions Hadoop
  • Atelier pratique

Mode de stockage HDFS et Base NoSql

  • Comprendre HDFS
  • HadoopFS
  • Caractéristiques de HDFS
  • Les modes de stockage HDFS
  • Services HDFS
  • Opération HDFS
  • Administration d’un cluster HDFS
  • Comprendre NoSQL
  • Les modes de stockage NoSQL
  • Choix du type de la Base de donnée NoSQL
  • Atelier pratique

Principes du Traitement MapReduce

  • Principes de fonctionnement de MapReduce
  • Fonction map()
  • Fonction reduce()
  • Conception d’un MapReduce
  • Atelier pratique

Architecture applicative

  • Introduction
  • Différentes étapes de gestion des données (Cycle de vie des données dans le Big Data)
  • Définition du processus d’ingestion des données
  • Outil disponibles sur le marché
  • Modèle d’architecture applicative d’une solution Big Data
  • Atelier pratique

Architecture technique

  • Introduction à l’architecture technique
  • Traitement de données
  • Qualité des données (Data Quality)
  • Architectures réparties (Clustering Hadoop)
  • Atelier pratique

Modèles d’Architectures Big Data

  • Introduction
  • Architecture Datalake
  • Architecture Lambda
  • Architecture Kappa
  • Architecture pour l’internet des objets (IoT)
  • Atelier pratique

Critères de choix d’une architecture Big Data

  • Introduction
  • Critères de choix
  • Le type de traitement
  • L’utilisateur final des données
  • La source des données (où les données sont générées)
  • Format du contenu
  • Types des données à traiter
  • Fréquence et taille des données
  • Méthodologie de traitement des données
  • Le choix du matériel
  • Récapitulatif des critères du choix d’une architecture big data

Atelier pratique

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