ITESCIA

BigData Architecture et Technologies

Certification / expertise

2 jour(s)

1290 € TTC

CFA

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Objectifs

  • Comprendre les concepts essentiels du BigData, et les technologies implémentées.
  • Savoir analyser les difficultés propres à un projet BigData, les freins, les apports, tant sur les aspects techniques que sur les points liés à la gestion du projet.

Public visé

Chef do projet, architecte, développeur, Data-Scientist, et toute personne souhaitant connaître les outils et solutions pour concevoir et mettre en œuvre une architecture BigData.

Programme

INTRODUCTION au BIGDATA :
  • Essentiel et écosystème du BigData.
  • Besoins fonctionnels et caractéristiques techniques des projets.
  • Valorisation des données.
  • Positionnement respectif des technologies de cloud, BigData et noSQL, liens et implications.
  • Cycle de vie des projets BigData.
  • Emergence de nouveaux métiers.
  • Rôle de la DSI dans la démarche BigData.
  • Aspects législatifs.
STOCKAGE DISTRIBUÉ :
  • Caractéristiques NoSQL.
  • Types de bases de données.
  • Données structurées et non structurées, documents, images, fichiers XML, JSON, CSV,...
  • Différents modes et formats de stockage.
  • Stockage réparti : Réplication, sharding, gossip protocal, hachage.
  • Systèmes de fichiers distribués : GFS, HDFS.
  • Quelques exemples de produits et leurs caractéristiques : Cassandra, MongoDB, CouchDB, DynamoDB, Riak, Hadoop, HBase, BigTable, ...
  • Qualité des données, gouvernance de données.
INDEXATION ET RECHERCHE :
  • Moteurs de recherche.
  • Principe de fonctionnement.
  • Méthodes d'indexation. Mise en oeuvre avec elasticsearch.
  • Exemple de Lucene/solr.
  • Recherche dans les bases de volumes importants.
  • Exemples de produits et comparaison : Dremel, Drill, ElasticSearch, MapReduce ...
CALCUL ET RESTITUTION, INTÉGRATION :
  • Calculs en mode batch, ou en temps réel, sur des flux de données ou des données statiques.
  • Langage de calculs statistiques, R Statistics Language, sas, RStudio.
  • Outils de visualisation : Tableau, QlikView.
  • Ponts entre les outils statistiques et les bases BigData.
  • Outils de calcul sur des volumes importants.
  • Zoom sur Hadoop et MapReduce.
  • Restitution et analyse : Logstash, kibana, elk, pentaho.
  • Présentation de pig pour la conception de tâches MapReduce sur une grappe Hadoop.
 

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À Paris

Du 19/11/2019 au 20/11/2019

Centre

ITESCIA
8 rue Pierre de Coubertin
95300 Pontoise
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En résumé

Objectif

Certification / expertise

Durée

2 jour(s)

Coût

1290 € TTC

Modes d'enseignement

Dans mon entreprise, En école ou centre de formation, À distance / e-learning

Type d'établissement

CFA

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