EduGroupe accompagne les entreprises dans leurs projets de formation liée aux technologies informatiques
Formation Big Data : architectures et infrastructures
- Référence : PYCB001
- Durée : 14 heures
- Certification : Non
- Eligible CPF : Non
CONNAISSANCES PREALABLES
- Il est demandé aux participants d'avoir une bonne culture générale sur les systèmes d'information
PROFIL DES STAGIAIRES
- Chefs de projets, architectes, développeurs, data-scientists, et toute personne souhaitant connaître les outils et solutions pour mettre en place une architecture BigData
OBJECTIFS
- Comprendre les concepts du BigData et savoir quelles sont 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
METHODES PEDAGOGIQUES
- La formation est constituée d’apports théoriques, d’exercices pratiques et de réflexions
- Remise d’une documentation pédagogique papier ou numérique pendant le stage
- Mise à disposition d’un poste de travail par participant
METHODES D'EVALUATION DES ACQUIS
- Auto-évaluation des acquis par le stagiaire via un questionnaire
- Attestation de fin de stage adressée avec la facture
FORMATEUR
Consultant-Formateur expert Bigdata
CONTENU DU COURS Bigdata
1 - Introduction
- L’essentiel du BigData : calcul distribué, données non structurées.
- Besoins fonctionnels et caractéristiques techniques des projets.
- La valorisation des données.
- Le positionnement respectif des technologies de cloud, BigData et noSQL, et les liens, implications.
- Quelques éléments d’architecture.
- L’écosystème du BigData : les acteurs, les produits, état de l’art.
- Cycle de vie des projets BigData.
- Emergence de nouveaux métiers : Datascientists, Data labs, …
2 - Stockage
- Caractéristiques NoSQL : adaptabilité, extensibilité, structure de données proches des utilisateurs, développeurs
- Les types de bases de données : clé/valeur, document, colonne, graphe
- Données structurées et non structurées, documents, images, fichiers XML, JSON, CSV, …
- Les différents modes et formats de stockage
- Stockage réparti : réplication, sharding, gossip protocol, 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
3 - Indexation et recherche
- Moteurs de recherche
- Principe de fonctionnement
- Méthodes d’indexation
- Exemple de Lucene, et mise en œuvre avec solr
- Recherche dans les bases de volumes importants : exemples de produits et comparaison : dremel, drill, elasticsearch, MapReduce
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, sas, RStudio
- Ponts entre les outils statistiques et les bases BigData
- Outils de calcul sur des volumes importants : storm en temps réel, hadoop en mode batch
- Zoom sur Hadoop : complémentarité de HDFS et MapReduce
- Restitution et analyse : logstash, kibana, elk, pentaho
- Présentation de pig pour la conception de tâches MapReduce sur une grappe Hadoop
