Big Data - Tour d’horizon technique

Contenu du cours

Introduction

  • Le Big Data, une mode ou une réalité ?

  • L’origine du Big Data (Google, Facebook et les autres)

  • Les 3 V du Big Data

  • Les données cachées et non exploitées dans l’entreprise

 

Traitements, depuis l'acquisition jusqu'au résultat

  • Introduction aux frameworks Real Time Processing pour acquisition (STORM, FLUME…)

  • Traitement en masse des données (exemple des objets connectés)

  • Restitutions des données (paradigme entre le nombre de données et la capacité de visualisation)

 

Classification, sécurité et confidentialité des données

  • La sécurisation des données dans un système distribué

  • Les lacunes de ces systèmes et le muti-tenancy avec Docker

  • La gouvernance des données, un nouveau métier ?

 

Relations entre Cloud et Big Data

  • Le Cloud et le Big Data différence et convergence

  • Le "Big Data as a Cloud" une solution d’avenir ?

 

Open Data : introduction

  • Définition et politique nationale    

  • Les écueils de l’Open Data

  • Format

  • Disponibilité

  • Qualité des données

 

Open Data : les principaux objectifs et les bénéfices attendus

  • Pourquoi utiliser de l’Open Data dans un projet ?

  • Définir la qualité de service à attendre d’un projet Open Data

  • Mixer les données entre l’Open Data et des données internes

 

Conclusion

  • Détecter les "use cases" Big Data chez vous

 

NoSQL / Relationnel / NewSQL / Classification

  • Les différences entre toutes les bases et les modes de stockages

 

Fonctionnalités techniques communes des bases NoSQL

  • Les bases NoSQL en actions

  • Choix et modélisation des "use cases" métiers pour l’utilisation au mieux de chaque technologie

  • Modélisation clé-valeur

  • Modélisation des arbres hiérarchiques

  • Modélisation pour une application à forte connexion (type Facebook...)

 

Quelques caractéristiques des bases NoSQL existantes

  • Les principales bases connues et en devenir

  • Hadoop / Hive et Impala

  • Hadoop / Hbase

  • ElasticSearch

  • MongoDB

  • Neo4j

  • Quasardb

 

"Use cases"

  • Décryptage de 4 "use cases"

Durée 

2 jours soit 14 heures

Prix public

2.010 € HT

Dates

  • 21 - 22 Novembre

  • 12 - 13 Décembre

Public concerné

Chefs de projets, managers et développeurs souhaitant approfondir leurs connaissances des enjeux du Big Data.

Objectifs pédagogiques

​Comprendre les impacts et les apports des nouvelles technologies Big Data dans le système d’information.

Pré requis 

Aucun

Méthode pédagogique

Cette formation concrète et pragmatique est illustrée par de nombreux exemples pratiques issus d’une expérience et d’un savoir-faire acquis sur de nombreux projets de taille variée au sein d’établissements et d’entreprises de différents secteurs. 

  • Vidéo-projection. 

  • Support de cours remis en fin de formation

Evaluation - Validation

En fin de formation, un questionnaire d’évaluation à chaud est complété par chaque stagiaire et une attestation de formation lui est remise. Cette formation ne donne pas lieu à une évaluation formalisée des acquis de la formation.

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