> Formations > Technologies numériques > Intelligence Artificielle, Big Data > Big Data > Formation Big Data, méthodes et solutions pratiques pour l'analyse des données > Formations > Technologies numériques > Formation Big Data, méthodes et solutions pratiques pour l'analyse des données
Vous avez déjà un compte client ORSYS
Se connecter
Vous êtes nouveau chez ORSYS
Créer un compte
Vous ne souhaitez pas créer de compte
Poursuivre sans me connecter

Formation : Big Data, méthodes et solutions pratiques pour l'analyse des données

Big Data, méthodes et solutions pratiques pour l'analyse des données


Moyenne des avis clients Moyenne des avis clients Moyenne des avis clients Moyenne des avis clients
4,5 / 5

New Action Co
Formation éligible au financement Atlas

Ce cours vous permettra de comprendre les enjeux et les apports du Big Data ainsi que les technologies pour le mettre en œuvre. Vous apprendrez à intégrer des volumétries massives de données structurées et non structurées via un ETL, puis à les analyser grâce à des modèles statistiques et des dashboards dynamiques.


INTER
INTRA
SUR MESURE

Cours pratique en présentiel ou à distance
Disponible en anglais, à la demande

Réf. IBD
  3j - 21h00
Prix : 2330 € H.T.
Pauses-café et
déjeuners offerts
Financements

Télécharger le programme

Partager cette formation




Ce cours vous permettra de comprendre les enjeux et les apports du Big Data ainsi que les technologies pour le mettre en œuvre. Vous apprendrez à intégrer des volumétries massives de données structurées et non structurées via un ETL, puis à les analyser grâce à des modèles statistiques et des dashboards dynamiques.


Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
Comprendre les principaux concepts du Big Data ainsi que l'écosystème technologique d'un projet Big Data
Savoir analyser les difficultés propres à un projet Big Data
Déterminer la nature des données manipulées
Appréhender les éléments de sécurité, d'éthique et les enjeux juridiques
Exploiter les architectures Big Data
Mettre en place des socles techniques complets pour des projets Big Data

Public concerné
Chefs de projets, architectes, développeurs, data scientists ou toute personne souhaitant connaître les outils pour concevoir une architecture Big Data.

Prérequis
Avoir une bonne culture générale des systèmes d'information et plus particulièrement, avoir des connaissances de base des modèles relationnels, des statistiques et des langages de programmation.
Vérifiez que vous avez les prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant  ce test.

Méthodes et moyens pédagogiques
Mettre en place une plateforme Hadoop et ses composants de base, utiliser un ETL pour gérer les données, créer des modèles d'analyse et dashboards.

Modalités d'évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de QCM, mises en situation, travaux pratiques…
Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.

Programme de la formation

Comprendre les concepts et les enjeux du Big Data

  • Origines et définition du Big Data.
  • Les chiffres clés du marché dans le monde et en France.
  • Les enjeux du Big Data : ROI, organisation, confidentialité des données.
  • Un exemple d'architecture Big Data.
  • Aspect éthique et juridique de la gestion des données.
  • La sécurité des données.

Les technologies du Big Data

  • Description de l'architecture et des composants de la plateforme Hadoop.
  • Les modes de stockage (NoSQL, HDFS).
  • Principes de fonctionnement de MapReduce, Spark, Storm...
  • Principales distributions du marché (Hortonworks, Cloudera, MapR, Elastic Map Reduce, Biginsights).
  • Installer une plateforme Hadoop.
  • Les technologies du datascientist.
  • Présentation des technologies spécifiques pour le Big Data (Tableau, Talend, Qlikview...).
Exercice
Installation d'une plateforme Big Data Hadoop (via Cloudera QuickStart ou autre).

Gérer les données structurées et non structurées

  • Principes de fonctionnement de Hadoop Distributed File System (HDFS).
  • Importer des données externes vers HDFS.
  • Réaliser des requêtes SQL avec HIVE.
  • Utiliser PIG pour traiter la donnée.
  • Le principe des ETL (Talend...).
  • Gestion de streaming de données massive (NIFI, Kafka, Spark, Storm...)
Exercice
Implémentation de flux de données massives.
Solutions de financement
Plusieurs solutions existent pour financer votre formation et dépendent de votre situation professionnelle.
Découvrez-les sur notre page Comment financer sa formation ou contactez votre conseiller formation.

Financement par les OPCO
  • Adhérents Atlas, découvrez les avantages négociés par votre OPCO en cliquant ici

Avis clients
4,5 / 5
Les avis clients sont issus des évaluations de fin de formation. La note est calculée à partir de l’ensemble des évaluations datant de moins de 12 mois. Seules celles avec un commentaire textuel sont affichées.
JULIEN C.
04/11/24
5 / 5

Très bon déroulé, juste un peu trop rapide sur la dernière partie du dernier jour... Une journée supplémentaire aurait été bien pour rajouter quelques TP supplémentaires avec Spark et Pig.
OLIVIER J.
04/11/24
4 / 5

Bonnne vision de ce qui existe dans le big data, peut etre raccourcir ce qui est chiffres et histoire pour aller directement sur les architectures. Prévoir aussi un corrigé des TD pour garder une trace :)
MATHIEU C.
04/11/24
5 / 5

Formation très intense, beaucoup de points à aborder, 3 jours étaient peut être un peu limité pour bien comprendre toutes les notions. Heureusement que le support de cours reste à disposition pour revoir certains points par la suite.

> Afficher plus d’avis clients


Horaires
les cours ont lieu de 9h à 12h30 et de 14h à 17h30.
Les participants sont accueillis à partir de 8h45. Les pauses et déjeuners sont offerts.
Pour les stages pratiques de 4 ou 5 jours, quelle que soit la modalité, les sessions se terminent à 16h le dernier jour.

Dates et lieux
Sélectionnez votre lieu ou optez pour la classe à distance puis choisissez votre date.
Classe à distance

Dernières places
Date garantie en présentiel ou à distance
Session garantie