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Les fondamentaux du NoSQL : Comprendre et choisir les solutions de données modernes

Date de mise à jour :
Identifiant Offre Info : 15_26538820F
Organisme responsable : NAPSIA (ouvre dans un nouvel onglet)

Nouvelle recherche

Présentation de la formation

Objectifs

À l'issue de la formation, vous serez capable de :     Identifier les différences architecturales et conceptuelles fondamentales entre les SGBD SQL et NoSQL.     Évaluer de manière critique les apports (scalabilité, souplesse) et les inconvénients (cohérence, complexité) inhérents aux technologies NoSQL.     Identifier les principaux acteurs, leaders et solutions du marché pour chaque modèle de données (Relationnel, Document, Clé-Valeur, Colonne, Graphe).     Connaître les champs…

À l'issue de la formation, vous serez capable de :

       
  • Identifier les différences architecturales et conceptuelles fondamentales entre les SGBD SQL et NoSQL.

    •    
  • Évaluer de manière critique les apports (scalabilité, souplesse) et les inconvénients (cohérence, complexité) inhérents aux technologies NoSQL.

    •    
  • Identifier les principaux acteurs, leaders et solutions du marché pour chaque modèle de données (Relationnel, Document, Clé-Valeur, Colonne, Graphe).

    •    
  • Connaître les champs d'application précis des SGBD NoSQL, tant en contexte opérationnel (OLTP) qu'analytique (OLAP).

    •    
  • Comprendre les différentes architectures distribuées, les modèles de données sous-jacents et leurs implémentations techniques (Théorème CAP, Sharding, Réplication).

    •    
  • Identifier et appliquer les critères de choix technologiques pour retenir le SGBD le plus adapté aux besoins d'un projet.

Programme de la formation

Jour 1 : Fondations, Théories des Systèmes Distribués & Marché Évolution des SGBD : Des modèles hiérarchiques et relationnels vers le NoSQL. Analyse de la règle des 5 V (Volume, Variété, Vélocité, Véracité, Valeur), des données non structurées et de l'écosystème Big Data / Cloud. Paradigme Relationnel vs NoSQL : Forces et limites des SGBDR. Flexibilité des schémas, agilité, modélisation par agrégats et limites des jointures SQL face aux accès par clé. Évolutivité verticale (Scale-up)…

Jour 1 : Fondations, Théories des Systèmes Distribués & Marché
  • Évolution des SGBD : Des modèles hiérarchiques et relationnels vers le NoSQL. Analyse de la règle des 5 V (Volume, Variété, Vélocité, Véracité, Valeur), des données non structurées et de l'écosystème Big Data / Cloud.
  • Paradigme Relationnel vs NoSQL : Forces et limites des SGBDR. Flexibilité des schémas, agilité, modélisation par agrégats et limites des jointures SQL face aux accès par clé. Évolutivité verticale (Scale-up) vs horizontale (Scale-out).
  • Architecture et Théorème CAP : Propriétés ACID vs BASE. Maîtrise du Théorème CAP (Cohérence, Disponibilité, Tolérance au partitionnement) et des niveaux de cohérence (immédiate à éventuelle).
  • Mécanismes Distribués : Protocoles d'échange (Gossip), gestion des conflits (Timestamps, Last-Write-Wins), règle de la majorité (Quorum) et synchronisation par Arbres de Merkle.
  • Typologie des Moteurs NoSQL : Étude des quatre grandes familles du marché : Clé-Valeur en mémoire (Redis), Orienté Documents (MongoDB), Orienté Colonnes (Cassandra), Orienté Graphes (Neo4j), ainsi que les moteurs de recherche JSON (Elasticsearch) et TSDB (Séries de temps).
Jour 2 : Critères de Choix, Traitements Analytiques & Hybridation
  • Gouvernance et Aide au Choix : Matrice des critères de décision selon les cas d'usage métiers. Évaluation de la complexité administrative, de la courbe d'apprentissage et des stratégies de migration depuis un SGBDR.
  • Hybridation Technologique : Interactions SQL/NoSQL et utilisation des fonctionnalités "NoSQL" intégrées dans les moteurs relationnels modernes (champs JSON natifs).
  • NoSQL & Big Data Analytique : Architectures de stockage et de traitement de masse. Indexation avancée, moteurs de recherche distribués, moteurs de suggestion et détection d'intrusions.
  • Calculs Distribués & Frameworks : Principes du paradigme MapReduce. Analyse des structures en Graphes Orientés Acycliques (DAG), traitement de graphes distribués (algorithme PageRank) et introduction à la plateforme Apache Spark.
  • Intégration SI : Mécanismes de traitement de flux de données en continu (Streaming) et connectivité avec les outils d'ETL du marché.

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certifiante

Niveau de sortie

Sans niveau spécifique

Durée, rythme, financement

Durée

En centre

14 h

Financement

Conventionnement
Oui
Financeur
  • Autre

    Programme : Autre financement (AIF, entreprise , individuel…)

Conditions d'accès

Publics visés

  • Demandeur d'emploi
  • Public en emploi
  • Salarié dans le cadre du CIF
  • Salarié dans le cadre du DIF
  • Salarié dans le cadre du plan de formation
  • Salarié en contrat aidé
  • Salarié en période de professionnalisation
  • Salarié en reconversion
  • Tout public

Niveau d'entrée

Sans niveau spécifique

Conditions spécifiques et prérequis

Connaissances de base des architectures techniques, du management SI et des bases de données. Un questionnaire de positionnement sera réalisé au préalable pour adapter la formation à vos besoins

Lieu de réalisation de l'action

Modalités d'enseignement

Formation entièrement en présentielle

Adresse

142 Route d'Albi
31200 Toulouse

Responsable : NAPSIA

Périodes prévisibles de déroulement des sessions

Début

Fin

Adresse d'inscription
142 route d'Albi
31200 Toulouse
État du recrutement
Ouvert
Modalités
Entrées / Sorties à dates permanentes