Introduction au Big data

Comprendre le concept du Big Data Être capable d'identifier l'écosystème et comprendre les technologies associées Savoir anticiper son intégration dans les activités informatiques de l'entreprise

- Définition commune du Big Data selon les grands acteurs du marché Caractéristiques techniques des 3V de Gartner (Vélocité, Variété et Volume) et les variantes (Véracité, Valeur, Validité....) Big Data : pourquoi maintenant ? Traitement des données structurées, semi-structurées et déstructurées Transformation des données massives en informations utiles et en valeur Gestion des données en cycles, de l'acquisition à la gouvernance. Use Case et stratégies (GAFA (Google, Apple, Facebook, Amazon), exemples santé, grande distribution, bancassurance…) Les grands acteurs et le marché du Big Data - Description des technologies de référence du Big Data NoSQL (Not Only SQL) et les nouvelles compétences attendues (Python, R, Scala, Java)… Hadoop : un modèle d'open source du Big Data adopté par les grands acteurs de l'informatique (IBM, Oracle, Amazone, EMC, Google...) Principaux composants d'Hadoop : HDFS (Hadoop Distributed File System), MapReduce, Pig, Flume, Zookeeper, H-BASE, Lucene, Hive, Cloudera, Oozie, Cassandra, Machine Learning... Autres solutions : Docker, OpenStack, Elastic, Splunk… Nouvelles architectures techniques pour traiter des données massives et non-structurées, en temps réel (SPARK) - Relation entre Big Data et Cloud DaaS (Data as a Service) Technologies associées au Cloud (datacenters, stockage, virtualisation, Grid, OS d'orchestration d'Openstack, réseaux...) Emergence des solutions Big Data proposées en mode Cloud DaaS (Data as a service) - Déploiement et utilisation du Big Data Description d'une plate-forme de Big Data et bonnes pratiques Intégration des données et systèmes existants à la plate-forme Big Data Acquisition et qualification des données ouvertes des organisations publiques et sociales (Open Data) Traitement des données à la volée (Data Streaming) Analyse de données (Data Analytics et Business Intelligence) Présentation des informations (Data Visualization) - L'apport du NoSQL Description des principales familles de bases de données NoSQL Zoom sur MongoDb Zoom sur Cassandra Zoom sur Neo4j - Une journée au cœur des écosystèmes Hadoop et Spark Introduction générale Les principales briques et leur rôle PIG, Hive, Oozie, Flume, HDFS, MapReduce, Sqoop, Zookeeper, Hbase, Mahout, les connecteurs, … SparkML, SparkQL, MLlib, Kafka, Storm, Flink , Beam,

Attestation de formation

Aucun