Réf. BGDTDAV   |   5 Jours certification Réseaux et Sécurité
cette formation Développer des applications BIG DATA et la DATA Visualisation Vous permettra de :
formation Réseaux et Sécurité
Comprendre les fondamentaux du BIG DATA
Comprendre les problématiques auxquelles répond le BIG DATA
Maîtriser les principaux outils de l’écosystème Hadoop et des autres Frameworks Big Data tels qu’Apache Spark
Maîtriser les fondamentaux de l’analyse de données à large échelle et savoir mettre en place des traitements de Machine Learning et de visualisation

Pour aller plus loin, téléchargez la fiche de cette formation "Développer des applications BIG DATA et la DATA Visualisation" formation Réseaux et Sécurité

Le BIG DATA (littéralement Megadonnées) désigne la propriété de données recueillies en masse et leur traitement par des méthodes technologies spécifiques permettant de mieux les visualiser pour obtenir des indicateurs permettant des prises de décisions stratégiques
formation Réseaux et Sécurité
Inclus ! Votre apprentissage avec CERTyou continue même après votre formation Développer des applications BIG DATA et la DATA Visualisation avec le Coaching Après-Cours.

formation Réseaux et Sécurité Jour 1
  • I. Aperçu de l’écosystème Big Data
  • 1. Comprendre le Big Data
  • 2. Historique et Hype Cycle du Big Data
  • 3. Les différentes problématiques liées au Big Data
  • 4. Classification des Frameworks et des outils Big Data par cas d’usages.
  • 5. Les types, les sources et les volumes de données traitées par le Big Data
  • 6. La scalabilité horizontale Vs la scalabilité verticale
  • 7. Impact du Big Data sur les entreprises à l’échelle nationale et mondiale
  • 8. Retour d’expérience sur l’état du marché Big Data Français : ce qui a été fait, ce qui est en train de se faire et ce qui se fera à court, à moyen et à long termes
II. Aperçu des Frameworks et des outils du Big Data
1. LIMITES DES OUTILS ET DES PARADIGMES CLASSIQUES QUI ONT MENE A L’APPARITION DES
TECHNOLOGIES BIG DATA.
2. HISTORIQUE DES TECHNOLOGIES BIG DATA : GOOGLE’S GFS & MAPREDUCE.
3. PRINCIPAUX FRAMEWORKS DU BIG DATA : HADOOP, SPARK, STORM, ETC.
4. CLASSIFICATION DES OUTILS DU BIG DATA SELON LEURS CAS D’USAGE :
  • a. Stockage et traitement de la donnée
  • b. Les bases de données et la gestion des données
  • c. La sérialisation
  • d. Le management et le monitoring
  • e. L’analyse et la visualisation des données
  • f. Le transfert des données
  • g. La sécurité et le contrôle d’accès
5. SOLUTIONS BIG DATA SUR LE CLOUD
6. RETOUR D’EXPERIENCE SUR LES FRAMEWORKS ET LES OUTILS BIG DATA UTILISES : LEURS
AVANTAGES, LEURS LIMITES ET LEURS EVOLUTIONS
III. Les fondamentaux d’Hadoop
1. INTRODUCTION A HADOOP :
  • a. Historique d’Hadoop
  • b. Caractéristiques clés d’Hadoop
  • c. Les types de données traitées par Hadoop.
  • d. Architecture générale d’Hadoop
  • e. Comparaison d’Hadoop avec les autres systèmes (les RDBMS, Grid Computing Volunteer Computing)
2. MAPREDUCE : TRAITEMENT SIMPLIFIE DE DONNEES SUR DES GRANDS CLUSTERS
  • a. Bref historique de MapReduce.
  • b. Exemple d’introduction à MapReduce
  • c. Aperçu de l’anatomie d’un programme MapReduce
  • d. MapReduce : plus qu’un paradigme de programmation (tolérance aux pannes, localisation des données, etc.)
  • e. APIs et langages de programmation supportés par Hadoop : API Java, Hadoop PIPES,Hadoop Streaming, Scoobi, etc.
Jour 2
3. HDFS : HADOOP DISTRIBUTED FILE SYSTEM
  • a. Bref historique de HDFS
  • b. Conception de HDFS
  • c. Concepts fondamentaux de HDFS :
  • i. Blocks
  • ii. Namenodes et Datanodes
  • iii. Block Caching
  • iv. HDFS Federation.
  • v. HDFS High Availability
  • d. Interagir avec HDFS
i. Le Shell HDFS
  • Les commandes HDFS
  • Manipulation des principales commandes HDFS
ii. L’API Java
  • Présentation de l’API
  • Lecture des à partir d’une Hadoop URL
  • Lecture des données en utilisant l’API FileSystem
  • Ecriture des données
  • Les répertoires
  • Interroger le Système de Fichiers
  • Supprimer les données
iii. Flux de données
  • Anatomie du processus de lecture d’un fichier
  • Anatomie du processus d’écriture dans un fichier
  • Cohérence du modèle
  • iv. Copier les données en parallèle avec DistCP
  • Copie des données Intra-Cluster
  • Copie des données Inter-Cluster
  • Maintenir le Cluster HDFS équilibré
  • Une première expérience autour de la programmation et la maîtrise de SQL seront fortement appréciées.
  • Il est fortement recommandé de suivre le module 1 « ENJEUX ET PERSPECTIVES DU BIG DATA «
Développeur, Business analyst, Consultant BI, ingénieur d’étude, Concepteur, chef de projet.
Horaires

• Formation de 9h00 (9h30 le premier jour) à 17h30.
• Deux pauses de 15 minutes le matin et l'après-midi.
• 1 heure de pause déjeuner

DEROULEMENT

• Les horaires de fin de journée sont adaptés en fonction des horaires des trains ou des avions des différents participants.
• Une attestation de suivi de formation vous sera remise en fin de formation.
• Cette formation est organisée pour un maximum de 14 participants.

formateur CERTyou

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formation Développer des applications BIG DATA et la DATA Visualisation

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