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Introduction au Big data

Date de mise à jour :
Identifiant Offre Info : 19_1701309614
Organisme responsable : Data Value (ouvre dans un nouvel onglet)

Nouvelle recherche

Présentation de la formation

Objectifs

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

Programme de la formation

- Définition commune du Big Data selon les grands acteurs du marchéCaractéristiques 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,…

- 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 cœur 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,

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

Public visé

  • Tout public

Niveau d'entrée

Sans niveau spécifique

Conditions spécifiques et prérequis

Aucun\n\nProcédure d'admission: \nUn formulaire d'auto-évaluation proposé en amont de la formation nous permettra d'évaluer votre niveau et de recueillir vos attentes. Ce même formulaire soumis en aval de la formation fournira une appréciation de votre progression.Des exercices pratiques seront proposés à la fin de chaque séquence pédagogique pour l'évaluation des acquis.

Lieu de réalisation de l'action

Modalités d'enseignement

Formation entièrement en présentielle

Adresse

41 rue de la Découverte
CS 37623
31676 Labège

Responsable : Data Value

Périodes prévisibles de déroulement des sessions

Début

Fin

Adresse d'inscription
41 rue de la Découverte
31676 Labège
État du recrutement
Ouvert
Modalités
Entrées / Sorties à dates fixes