Accueil    Formations    Informatique    Cloud    Cloud public    Amazon Web Services - Big Data

Partager cette formation Télécharger au format pdf Ajouter à mes favoris

Objectifs pédagogiques

  • Intégrer une solution AWS dans un écosystème de Big Data
  • Choisir les options de stockage de données AWS appropriées
  • Identifier et gérer les coûts et la sécurité pour une solution de Big Data
  • Sécuriser une solution de Big Data
  • Découvrir les options pour l'importation, le transfert et la compression de données
  • Utiliser Apache Hadoop dans le cadre d'Amazon EMR
  • Identifier les composants d'un cluster Amazon EMR
  • Lancer et configurer un cluster Amazon EMR
  • Utiliser les frameworks de programmation courants compatibles avec Amazon EMR, notamment Hive, Pig et Streaming
  • Utiliser Hue pour améliorer la facilité d'utilisation d'Amazon EMR
  • Utiliser les analyses en mémoire avec Spark sur Amazon EMR
  • Identifier les avantages de l'utilisation d'Amazon Kinesis pour le traitement de Big Data en temps quasi réel
  • Utiliser Amazon Redshift pour stocker et analyser des données de manière efficace
  • Exploiter Amazon Athena pour les analyses par requêtes ad hoc
  • Utiliser un logiciel de visualisation pour représenter les données et les requêtes avec Amazon QuickSight.

Niveau requis

Avoir suivi la formation AWS-FND "Amazon Web Services - Notions techniques de base" ou posséder un niveau d'expérience équivalent. Connaître de manière basique les technologies de Big Data, notamment Apache Hadoop, MapReduce, HDFS et les requêtes SQL / NoSQL. Comprendre les concepts d'entrepôt de données, de systèmes de base de données relationnelle et de conception de base de données. Avoir suivi le cours en ligne gratuit "Notions fondamentales sur le Big Data" (de l'éditeur Amazon) ou posséder un niveau d'expérience équivalent.

Public concerné

Architectes de solutions Big Data en charge de la conception et de l'implémentation, analystes de données et/ou tout utilisateur de solutions Big Data souhaitant se former sur les services et les types d'architectures soutenant les solutions de Big Data sur AWS.

Partenaire / éditeur

Programme

Jour 1

Présentation des technologies Big Data

Ingestion et transfert de Big Data

Streaming de Big Data et Amazon Kinesis

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)
  • Utilisation d'Amazon Kinesis pour diffuser et analyser les données de journal d'un serveur Apache

Solutions de stockage de Big Data

Traitement et analyses de Big Data

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)
  • Utilisation d'Amazon Athena pour interroger des données de journal depuis Amazon S3

Jour 2

Apache Hadoop et Amazon EMR

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)
  • Stockage et interrogation de données sur Amazon DynamoDB

Utilisation d'Amazon EMR

Frameworks de programmation Hadoop

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)
  • Traitement des journaux du serveur avec Hive sur Amazon EMR

Interfaces Web sur Amazon EMR

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)
  • Exécution de scripts Pig dans Hue sur Amazon EMR

Apache Spark sur Amazon EMR

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)
  • Traitement des données de taxis new-yorkais avec Spark sur Amazon EMR

Jour 3

Amazon Redshift et les technologies Big Data

Visualisation et orchestration du Big Data

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)
  • Utilisation de TIBCO Spotfire pour visualiser les données

Gestion des coûts du Big Data

Sécurisation de vos déploiements Amazon

Modèles de conception de Big Data

Certification (en option)

  • Prévoir l'achat d'un voucher en supplément
  • Le passage de l'examen se fera (ultérieurement) dans un centre agréé Pearson Vue
  • L'examen (en anglais) s'effectue en ligne, et durera en moyenne 3h00

Modalités d’évaluation des acquis

L'évaluation des acquis se fait :

  • En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
  • Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation ou une certification (M2i ou éditeur)

Les + de la formation

Le support de cours et les labs sont en anglais.

Partager cette formation Télécharger au format pdf Ajouter à mes favoris

Vous souhaitez suivre cette formation ?

Cette formation est disponible en présentiel ou en classe à distance, avec un programme et une qualité pédagogique identiques.

Choisissez la modalité souhaitée pour vous inscrire :

Votre société a besoin d'une offre personnalisée ? Contactez-nous

Faites-nous part de votre projet de formation, nous sommes là pour vous guider.

Contactez-nous