1 jour (7 heures)
Formation certifiante - Code CNCP : 2234 - Certif Info : 93835
- Présentiel
- Blended - Learning
- FOAD / E-learning tutoré
Objectifs
- Découvrir les concepts du Big Data
- Disposer des clés de succès d’un projet Big Data.
- Être capable d’identifier l’écosystème et comprendre les technologies associées
- Apprendre les enjeux et la mise en place en place d’une architecture Big Data.
- Connaître les principaux modèles d’architectures à savoir l’architecture Lambda, Kappa et Datalake.
Prérequis
La formation « Architecture Big Data » nécessite d’avoir suivi la formation « Big Data: Enjeux et perspectives » ou posséder des connaissances équivalentes de l’environnement Big Data et de l’écosystème Hadoop.
Vous n’avez pas les prérequis nécessaires pour la formation Introduction à l’architecture Big Data? Contactez nous pour étudier ensemble un parcours sur mesure et garantir ainsi la réussite de votre projet.
Intervenants
Les contenus pédagogiques sont synchronisés sur les évolutions techniques grâce à notre équipe d’intervenant experts et professionnels du secteur enseigné. Les formateurs qui interviennent pour animer les formations ont une double compétence : compétence informatique et compétence métier (Banque, Assurance, Administration, Santé, Transport).
PROGRAMME DE FORMATION ARCHITECTURE BIG DATA
INTRODUCTION À L’ARCHITECTURE BIG DATA
- Définition du Big Data
- Comprendre le volume
- Besoin Big Data
- Introduction à l’architecture Big Data
- Distribution des données
- Rôles d’un projet Big Data
- Atelier pratique
ECOSYSTÈME HADOOP
- Technologies et Outils Big Data
- Découvrir l’écosystème Hadoop
- Les distributions Hadoop
- Atelier pratique
MODE DE STOCKAGE HDFS ET BASE NOSQL
- Comprendre HDFS
- HadoopFS
- Caractéristiques de HDFS
- Les modes de stockage HDFS
- Services HDFS
- Opération HDFS
- Administration d’un cluster HDFS
- Comprendre NoSQL
- Les modes de stockage NoSQL
- Choix du type de la Base de donnée NoSQL
- Atelier pratique
PRINCIPES DU TRAITEMENT MAPREDUCE
- Principes de fonctionnement de MapReduce
- Fonction map()
- Fonction reduce()
- Conception d’un MapReduce
- Atelier pratique
ARCHITECTURE APPLICATIVE
- Introduction
- Différentes étapes de gestion des données (Cycle de vie des données dans le Big Data)
- Définition du processus d’ingestion des données
- Outils disponibles sur le marché
- Modèle d’architecture applicative d’une solution Big Data
- Atelier pratique
ARCHITECTURE TECHNIQUE
- Introduction à l’architecture technique
- Traitement de données
- Qualité des données (Data Quality)
- Architectures réparties (Clustering Hadoop)
- Atelier pratique
MODÈLES D’ARCHITECTURES BIG DATA
- Introduction
- Architecture Datalake
- Architecture Lambda
- Architecture Kappa
- Architecture pour l’internet des objets (IoT)
- Atelier pratique
CRITÈRES DE CHOIX D’UNE ARCHITECTURE BIG DATA
- Introduction
- Critères de choix
- Le type de traitement
- L’utilisateur final des données
- La source des données (où les données sont générées)
- Format du contenu
- Types des données à traiter
- Fréquence et taille des données
- Méthodologie de traitement des données
- Le choix du matériel
- Récapitulatif des critères du choix d’une architecture big data
- Atelier pratique
Une attestation d’assiduité sera délivrée après la validation de toutes les compétences de ce module.
POUR TOUTE DEMANDE DE RENSEIGNEMENT OU DE DEVIS