Formation Big Data – Une journée pour comprendre
Une fois ces grands principes assimilés, nous plongeons ensemble dans l’univers technologique du Big Data : framework, workflows, Machine Learning, Deep Learning, Spark, etc. Au terme de cette formation vous possédez une vraie connaissance de l’univers du Big Data.
À qui s’adresse cette formation Big Data ?
DSI
Architectes
Développeurs
Description de la formation
Big Data, une journée pour comprendre
Présentation
Cette conférence se décompose en deux parties distinctes : la matinée est consacrée à une présentation générale du Big Data, et l’après-midi à un tour d’horizon des technologies du Big Data.
Objectifs
Première partie : le matin
- Connaître les origines du BigData
- Découvrir les concepts qui se cachent derrière le terme BigData
- Déterminer les usages pertinents au travers d’exemples
- Définir les étapes qui jalonnent la mise en œuvre d’une approche BigData
- Mesurer l’impact du BigData sur notre quotidien
- Évaluer la relation entre BigData et Intelligence Artificielle
Deuxième partie : l’après-midi
- Dégrossir le panorama technologique des outils autours du BigData
- Utiliser nifi et/ou node-red pour automatiser vos workflows de collecte
- Pourquoi utiliser Hadoop comme infrastructure de stockage et de traitement ?
- Comprendre l’usage des frameworks Spark et Dask
- Appréhender les différentes approches en Machine Learning et Deep Learning
Audience
- DSI
- Architectes
- Développeurs
Pré-requis
Le formateur
Doté d’une grande qualité d’écoute, sa pédagogie et sa compétence technique vous permettront d’acquérir une vue d’ensemble sur le Big Data.
Le programme
Première partie : le matin
Cette présentation utilise un fil rouge ludique et dont la compréhension est à la portée de l’ensemble de l’audience (aucun prérequis technique). Les différentes étapes d’un projet Big Data ainsi que les outils y afférent seront expliqués en s’appuyant sur ce cas concret.
Origine des données
- Définir les différentes sources de données disponibles
- Données structurées / non structurées
- Comprendre les différents moyens d’y accéder
- Confidentialité des données, RGPD
Collecte
- Réflexion sur les besoins : origine, fiabilité, fréquence, coût
- Les différents formats de données
- Nettoyage et consolidation
- Problématiques techniques
Stockage
- Les limites des modèles actuels
- Le principe du datalake
- Les nouveaux modèles NoSql et NewSql
- Problématiques techniques du stockage
Traitement
- Comment traiter de gros volumes de données
- Paralléliser pour aller plus vite
Deuxième partie : l’après-midi
Collecte de données
- Nifi
- Node-red
Les nouveaux moyens de stockages
- Les nouveaux types de bases de données : key / value, document, wide-column
- MongoDB : une base de données de type document
- Scalability & Sharding
- Hadoop : Un framework de stockage et de traitement en parallèle
Hadoop
- Le framework BigData
- Les piliers : HDFS, Yarn et Mapreduce
- HDFS : architecture, découpage en block, réplication
- YARN : le chef d’orchestre des tâches Hadoop
- Mapreduce : un template de programmation pour les traitements en parallèles
- L’écosystème Hadoop : Hive, impala, …
Spark
- Un autre framework pour paralléliser les traitements
- Plusieurs langages : Python, Scala, Java
RDD et DAG : les principes fondamentaux de Spark - Dataframe et Dataset : structuration et typage des données
- Infrastructure d’exécution : Spark sur Yarn, mesos
Intelligence Artificielle
- Machine learning et Deep Learning
- Les librairies : Scikit learn et sparkml
- Régression | Classification | Clustering
- Analyse, nettoyage et préparation des données
- Apprentissage et scoring
Tarif
790 € HT
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