Big Data : récolte et analyse de données volumineuses module ElasticSearch

• BIG DATA : Récolte et analyse de données volumineuses - Code CertifInfo 93835
  • Niveau de qualification : Sans équivalence de niveau

Objectifs

• Comprendre le Big Data et ses enjeux
• Identifier les besoins et la problématique des directions métiers
• Construire des modèles prédictifs pour répondre à la problématique
• Construire des algorithmes pour améliorer les résultats de recherches et de ciblage
• Trouver et rassembler l'ensemble des sources de données structurées ou non structurées nécessaire à l'analyse pertinente
• Faire des recommandations business qui vont servir à la prise de décision et influencer la stratégie de l'entreprise
• Développer des métriques pertinentes d'aide à la décision
• Développer une vision globale des risques et des outils
• Identifier les opportunités à travers l'open data et les cas d'usage métiers
• Acquérir le vocabulaire lié à cet écosystème complexe
• Adapter la stratégie d'entreprise
• Concevoir un projet Big Data et acquérir les technologies (acquisition et stockage des données, traitement distribué, analyse de données à large échelle)
• Maîtriser les technologies par des études de cas concrètes
• Maîtriser les enjeux juridiques et liés à la protection des données

Programme de la formation

Jour 1
Apprendre les fondamentaux du moteur de Recherche ElasticSearch
Introduction à ElasticSearch :
• Qu'est-ce qu'ElasticSearch et dans quel cas l'utliser ?
• Installation
• Configuration de base
• Comment l'API se structure ?
• Effectuer des recherches de bases
• Cas Pratique sur un nœud, avec l'indexation et la recherche
Comprendre le moteur d'ElasticSearch :
• Comprendre l'Architecture
• Apprendre les differents types de noeuds
• Mettre en place l'indexation, le Sharding et la Replication
• Appréhender les notions de fail-over et SplitBrain
• Mise en pratique de la mise en place d'un cluster
Atelier et Cas pratique
Jour 2
Apprenez la recherche avancée avec ElaticSearch
Apprendre à réaliser une recherche avançée :
• Lien avec Apache Lucene et le TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequenc – Methode de Pondération de la Recherche)
• A quoi nous servent le mapping et l'analyzers
• Comprendre le scoring
• Cas pratique : mise en place d'un cluster pour la recherche avancée
Apprendre à gérer un cluster elasticSearch
• Savoir monitorer et superviser
• Comment dimensionner un cluster
• Comprendre la configuration avançée
• Appréhender la sécurité et l'ecosysteme ElasticSearch
• Connaitre les notions de FaiOver Et Pra (Plan de Reprise d'activité)
• Cas Pratique sur le supervision d'un cluster
Atelier et Cas pratique

Validation et sanction

Certification

Type de formation

Certifiante

Sortie

Sans niveau spécifique