Dernière mise à jour le 25/03/2023

Bigdata : architecture et technologies

Informations générales

Type de formation : Formation continue
Domaine : Bases de données & Big Data
Filière : Big Data
Rubrique : Fondamenteaux
Formation éligible au CPF : Non
Formation Action collective : Non

Objectifs & compétences

Comprendre les concepts du BigData et savoir quelles sont les technologies implémentées.

Public visé

Chefs de projets, architectes, et toute personne souhaitant connaître les outils et solutions pour mettre en place une architecture BigData.

Pré-requis

Il est demandé aux participants d'avoir une bonne culture générale sur les systèmes d'information.

Programme

Module 1 : Introduction
- Le besoin : volumes importants de données, traitements optimisés de flux de données au fil de l'eau, liés aux nouvelles technologies et aux nouveaux usages.
- Domaines concernés : recherche scientifique, médical, e-commerce, sécurité...
- Développement des techniques sur différents aspects : stockage, indexation/recherche, calcul.
- Définition ETL : Extract Transform Load.
- Les acteurs.

Module 2 : Stockage
- Caractéristiques NoSQL :
- Structure de données proches des utilisateurs, développeurs
- Données structurées et non structurées, documents, images,fichiers XML, JSON, CSV, ...
- Les différents modes et formats de stockage.
- Stockage réparti : réplication, sharping, gossip protocl, hachage,
- Systèmes de fichiers distribués : GFS, HDFS, BigTable, ...
- Les bases de données.
- Quelques exemples de produits et leurs caractéritiques : cassandra, MongoDB, CouchDB,DynamoDB.

Module 3 : Indexation et recherche
- Moteurs de recherche.
- Principe de fonctionnement.
- Méthodes d'indexation.
- Exemple de Lucene, et mise en oeuvre avec solr.
- Recherche dans les bases de volumes importants :
- Exemples de produits et comparaison : dremel, drill, elasticsearch, MapReduce,

Module 4 : Calcul et restitution, intégration
- Différentes solutions : calculs en mode batch, ou en temps réel, sur des flux de données ou des données statiques.
- Les produits : langage de calculs statistiques, R Statistics Language
- Outils de calcul sur des volumes importants : storm en temps réel, hadoop en mode batch.
- Zoom sur Hadoop : complémentarité de HDMS et MapReduce.
- Evolutions
- Les offres Saas BigData comme Google BigQuery.
- Les limites. Les nouveautés annoncées

Modalités

Modalités : en présentiel, distanciel ou mixte – Horaires de 9H à 12H30 et de 14H à 17H30 soit 7H – Intra et Inter entreprise
Pédagogie : essentiellement participative et ludique, centrée sur l’expérience, l’immersion et la mise en pratique. Alternance d’apports théoriques et d’outils pratiques.
Ressources techniques et pédagogiques : Support de formation au format PDF ou PPT Ordinateur, vidéoprojecteur, Tableau blanc, Visioconférence : Cisco Webex / Teams / Zoom
Pendant la formation : mises en situation, autodiagnostics, travail individuel ou en sous-groupe sur des cas réels

Méthodes

Fin de formation : entretien individuel
Satisfaction des participants : questionnaire de satisfaction réalisé en fin de formation
Assiduité : certificat de réalisation (validation des acquis)
Contact : contact@astonbysqli.com
Code de formation : BD001

Tarifs

Prix public : 1270
Tarif & financement :
Nous vous accompagnons pour trouver la meilleure solution de financement parmi les suivantes :
  • Le plan de développement des compétences de votre entreprise : rapprochez-vous de votre service RH.
  • Le dispositif FNE-Formation.
  • L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
  • Pôle Emploi sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller Pôle Emploi.
  • CPF -MonCompteFormation
Contactez nous pour plus d’information

Lieux & Horaires

Durée : 14 heures
Délai d'accès : 8 Jours

Prochaines sessions

Handi-accueillante Accessible aux personnes en situations de handicap. Pour toutes demandes, contactez notre référente, Mme Rizlene Zumaglini Mail : rzumaglini@aston-ecole.com

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