Programme du cours

2 jours (14 H) | 1-BData-2Renseignez-vousCette formation vous intéresse ? 
 

Objectifs

L’objectif est d’apporter aux responsables IT le vocabulaire et les connaissances nécessaires pour leur permettre d’aborder sereinement les nouveaux enjeux du Big Data.
Cette formation peut également s’adresser à des personnes en reconversion dans le domaine informatique et désireuses de découvrir ce qui se cache derrière les mots « Big Data », « Cloud Computing » et « Hadoop ».

Contenu

Introduction

  • Discussion autour du « mystère » Big Data
  • Origine du Big Data, les nouvelles problématiques des SI
  • Apparition de nouveaux métiers (datascientist, scalability architecture)

Les concepts du Big Data

  • Un changement majeur : la donnée au cœur du métier
  • Les quatres V du Big Data (Volume, Velocity, Variety, Veracity)

Qu’est ce que le Cloud ?

  • Concept de virtualisation
  • Modèle de cloud computing : SAAS / PAAS / IAAS
  • Apercu des différents acteurs du marché :
    • Google Compute Engine
    • Amazon Web Services
    • Microsoft Azure

HADOOP, l’écosystème Big Data

  • Ecosystème Hadoop
  • Map Reduce
  • Différents acteurs du marché
    • MapR
    • Cloudera
    • Horton Works

Architecture d’entreprise avec Hadoop (1ère partie)

  • Alimentation des données
    • Concept des ETL
    • Focus sur le leader des ETL Big Data : TALEND
    • Open Data
  • Processing et technologies d’agrégation (PIG, HIVE, HQL)

Architecture Big Data Hadoop (2ème partie)

  • Stockage des informations
    • HDFS
    • Format des données
  • Restitution de la donnée
    • Branchement avec des outils de reporting existants (QlikView, BO)
    • Création de requêtes ad-hoc (HUE, Drill)
    • Big Data, fournisseur d’API

Différence entre Big Data et Business Intelligence

  • Scalabilité horizontale VS verticale
  • Modèle en étoile VS Modèle de données répliquées
  • Analyse décisionnelle VS Données opérationnelles

NoSQL

  • Concept du NoSQL
  • Apercu des différents types de base NoSQL
    • Base colonne
    • Base graphe
    • Base Clé Valeur
    • Base Document

Applications et cas concrets

  • Retour d’expérience dans le domaine du E-COMMERCE et du MARKETING
  • Exemples d’applications scientifiques

Conclusion

 
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