AIMAF

Formation initiation au Big Data, 28, 29 Mai, et 4, 5 Juin 2016 PDF Print E-mail

L’explosion quantitative (et souvent redondante) de la donnée numérique contraint à de nouvelles manières de voir et analyser le monde5. De nouveaux ordres de grandeur concernent la capture, le stockage, la recherche, le partage, l'analyse et la visualisation des données. Les perspectives du traitement des big data sont énormes et en partie encore insoupçonnées (source : fr.wikipedia.org)

L'association AIMAF a le plaisir de convier ses membres et sympathisants à cette nouvelle formation de quatre jours.

A propos de notre formateur :

Consultant spécialisé sur le sujet du BigData, ayant accompagné des grands comptes français et internationaux dans la mise en place et le déploiement de projets BigData. Travaillant actuellement pour une première entreprise technologique parisienne.

Quand et où :

Le 28, 29 Mai, et 4, 5 Juin 2016. De 9h à 18h. à Nanterre. L'adresse sera envoyée aux inscrits uniquement. Pas besoin de nous relancer, on n'oublie jamais de l'envoyer une fois les inscriptions terminées :-)

Comment s'inscrire :

A travers ce lien uniquement, les prix vont augmenter au fil des inscriptions :

https://www.helloasso.com/associations/aimaf/evenements/formation-init-bigdata-mai-juin-2016

Contact :

Issam au 06 61 54 39 77

Le programme détaillé sur quatre jours :

1er journée

 

  • Introduction à la BigData
  • Buzzwords : Bigdata, Fast Data, OpenData, Smart Data, Data Science....
  • Les 3Vs
  • Big Picture Fonctionnelle et technique
  • Concept architecturaux du bigdata : 
    • o Scalabilité vertical et horizontal
    • o Distribution/Sharding
    • o Replication
    • o Architecture des disques
    • o Elections des noeuds
    • o Architecture Master / Slave : Master/Slave Master/Master, Multi-Master, Active/Active - ActivePassive,...
    • o Architecture en noeuds
    • o Theoreme de CAP
  • Couches et technologies
  • Le NoSQL : 
    • o Présentation géneral
    • o Orienté Clé/Valeur, Orienté colonnes, Orienté documents,Orienté Graphes
    • o Schema Design vs Internal Storage
    • o La persistence polygotte
  • Lab MongoDB
    • o Installation
    • o CLI : Opérations CRUD
    • o Requettage avancée
    • o Agregations
    • o Schema design
    • o Exercice
    • o TP : Cas pratique

2eme journée

  • Lab Cassandra
    • o Installation
    • o CLI : Opérations CRUD
    • o Requettage avancée
    • o Agregations
    • o Schema design
    • o Exercice
    • o TP : Cas pratique
  • Datalake
    • o Concept
    • o Nature des données
    • o Schema on read vs Schema on write
    • o Les types de données les plus répondu
    • o Datalake vues : Organisationnel, Logique et technique
    • o Introduction a Hadoop
      • § HDFS et Yarn
      • § MapReduce
      • § Distribution Hortonworks, Cloudera
      • § Mapping technologique
    • o Accès a la platforme
    • o Intègration des données
    • o Echanges de messages : MOM, Introduction a Kafka
    • o Exposition des services
    • o Outils de traitements : Introduction Hive, Spark, SparkStreamnig...
    • o Couches de stockage et cas d'usages
    • o Structuration vs orientation
  • Lab Hadoop
    • o Ambari pour l'administration
    • o Opérations sur l'HDFS
    • o Bulk de données
    • o Intèrogation Via Hive
    • o Optional : HBase, Kafka

3eme journée

  • o Cas Pratique temps réel en Java : Kafka, SparkStreaming, HBase, Hive
  • o Datalab
    • § Definition
    • § Solution
    • § Compatibilité hadoop avec algorithme Machine learning distribuée
    • o Analytiques dans le bigdata
      • § Hadoop vs Datawarehouses
      • § Strategies analytiques
      • § Recommendations
      • § Exposition unifiés : apache presto
      • § DataViz
  • · Annexes:
    • o Lamba architecture
    • o Seances Question réponses

4eme journée

+ Atelier open et questions/réponses

+ Astuce, techniques et infos pour continuer en auto-formation

+ Quelles certifications possibles ? Laquelle cibler en priorité ? Comment ça marche ?

 
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