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Vidéo de présentation

Cette formation peut être financée grâce au CPF (Compte Personnel de Formation). Le Compte Personnel de Formation permet d'acquérir des droits à la formation professionnelle, comptabilisés en euros, que chacun peut utiliser avec ou sans l'accord de son employeur tout au long de sa vie active (y compris en période de chômage) pour suivre une formation qualifiante ou certifiante. 

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Objectifs pédagogiques / Compétences visées

  • Exploiter les architectures Big Data
  • Mettre en place des socles techniques complets pour des projets Big Data.

Niveau requis

Avoir une connaissance pratique du Shell Linux, des bases du réseau, des bases de données relationnelles et des architectures réparties.

Public concerné

Administrateurs systèmes, développeurs, architectes et chefs de projets techniques, consultants Business Intelligence.

Programme

Présentation du Big Data

  • Introduction au Big Data : de quoi s'agit-il ?
  • Perspectives offertes par le Big Data
  • Les acteurs du Big Data
  • Exemples pratiques
  • Démystification du Big Data
  • Les technologies concernées
  • Les outils Hadoop
  • Les différents métiers du Big Data
  • Les distributions Big Data

Solutions Big Data

  • Projets, applications, plateformes
  • Solutions de stockage des données
  • Considérations Hardware
    • Stockage
    • CPU
    • Mémoire
    • Réseau
    • Systèmes distribués
  • La science et l'art de l'analyse prédictive

Architecture applicative et technique

  • Les différentes étapes de gestion des données
  • Les outils du marché
  • L'ingestion
  • Le stockage
  • La transformation
  • La restitution et la visualisation

Installation et configuration

  • Installation d'une plateforme Hadoop
    • Définir l'architecture
    • Installation d'Hadoop / HDFS et d'autres composants
    • Installation des principaux composants (Hive, Pig, Impala...)
  • Configuration de l'environnement
    • Etude des fichiers de configuration
    • Modes de configuration (ligne de commandes, API Rest, serveur HTTP intégré, API natives)
    • Configuration des services (HDFS, YARN, logs...)
    • Configuration des droits d'accès

Administration

  • Gestion des ressources
  • Administration de HDFS
  • Administration de MapReduce
  • Planification des stratégies de sécurité et de récupération des données

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

  • Installation, configuration et administration pas à pas d'un cluster Hadoop

Certification (en option)

  • Prévoir l'achat de la certification en supplément
  • L'examen (en français) sera passé le dernier jour, à l'issue de la formation et s'effectuera en ligne
  • Il s'agit d'un QCM dont la durée moyenne est d'1h30 et dont le score obtenu attestera d'un niveau de compétence

Modalités d’évaluation des acquis

  • 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)

Compétences attestées par la certification

  • Gérer des projets Big Data et communiquer auprès des directions et des utilisateurs
  • Maîtriser les technologies, les langages et les outils du Big Data
  • Développer de nouveaux processus d'importation pour améliorer la qualité des données
  • Appliquer le Big Data dans différents domaines d'activités.

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