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Formation initiation au Big Data Paris Novembre 2017 PDF Print E-mail

AIMAF organise une nouvelle session de formation sur le Big Data les 11, 12, 25 et 26 novembre et les 9 et 10 décembre, soit 6 jours de formation, à Paris - IDF

 

 

L’explosion quantitative des données numériques, l’augmentation sans précédent du volume de données échangées dans les sociétés, l’hétérogénéité de leur nature et de leur source ont poussé les chercheurs à reconsidérer plusieurs éléments, à savoir la capture, la recherche, le partage, le stockage, l’analyse et la présentation des données. Le « Big Data » est ainsi né pour répondre à la gestion de cette métadonnées, il traite à la fois le volume, la variété, la Vélocité et enfin la visualisation.

Aujourd’hui, les perspectives du Big Data sont d’une ampleur extraordinaire et insoupçonnée. Ainsi les organismes de toutes natures ont pris conscience de son importance pour se différencier.

La formation que nous vous proposons vous permettra de découvrir le Big Data et d’acquérir les compétences nécessaires pour cerner le sujet.

Date de la formation : 11, 12, 25 et 26 novembre et les 9 et 10 décembre.

Lieu : Paris - IDF. L'adresse vous sera communiquée quelques jours avant la date de la formation.

Inscription :

https://www.helloasso.com/associations/aimaf/evenements/formation-initiation-au-big-data-novembre-2017

A propos de notre formateur :

Consultant spécialisé sur le sujet du Big Data, 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.

Contacts des organisateurs :

Younes BENNAI : 06 66 21 01 91 et Abderrahim MANSOURI : 06 07 82 69 22

Objectifs de la formation :

Comprendre les enjeux et les principes clés du Big data.

Intégrer les composants Big Data pour créer un Datalake approprié

Sélectionner des entrepôts de Big Data adaptés pour gérer plusieurs ensembles de données

Traiter des ensembles de données volumineux pour faciliter la prise de décisions techniques et métier

Interroger des ensembles de données volumineux en temps réel

Prérequis : Cette formation nécessite une base technique en système d’information

Programme de la formation :

Jour 1 :

Introduction à la BigData

Historique, définition et cas d’usages
Acteurs concernés, cas réel chez nos clients
Buzzwords
Les propriétés d’un système BigData
Vue d'ensemble :

  • Architecture fonctionnelle
  • Architecture technique

Concepts architecturaux : Scalabilité, distribution, réplication et théorème de cap, architectures des serveurs logiques et physiques, mécanismes d’élection, les niveaux d'écriture et de lectures...

Jour 2 :

Couches et technologies
Les couches d’un système BigData
Introduction aux technologies
Cartographie des technologies
Le NoSQL :

  • Introduction, Avantages et inconvénients
  • Type de bases NoSQL et Type de persistance
  • Concepts sur le stockage et la modélisation
  • Positionnement du NoSQL dans l'ecosysteme BigData...

Jour 3 :

Lab MongoDB :

  • Introduction, présentation du produit
  • La manipulation des données et des collections
  • Exercices scripting
  • Exercices conception et modélisation
  • Mécanismes avancés

Optionnel :

 

  • Exercices : Interaction avec les langages de programmation évolués

 

Jour 4 :

Lab Cassandra

 

  • Introduction, présentation du produit
  • La manipulation des données et des family columns
  • Exercices scripting
  • Exercices conception et modélisation
  • Mécanismes avancés

Optionnel :

  • Exercices : Interaction avec les langages de programmation évolués

Atelier Questions/Réponses

 

Jour 5 :

Datalake & Hadoop

 

  • Le Datalake : Introduction & Natures et types des données
  • Besoins et solutions appropriées : Vues organisationnelle et logique
  • Hadoop : Introduction et vue d’ensemble
  • Distributions & technologies
  • Cartographie des technologies sur le datalake
  • Architecture global : HDFS et YARN
  • Lab administration Hadoop
  • HDFS en détails
  • Lab HDFS : Operations sur HDFS via la CLI et le WebHDFS
  • YARN en détails

 

Jour 6 :

Datalake & Hadoop

 

  • Introduction à MapReduce et Tez
  • Introduction à Hive
  • Lab Hive
  • Optimisation du stockage et des requêtes

 

Introduction à Pig, HCatalog

Lab Pig :

 

  • Manipulation des données CSV
  • Optimisation avec Tez

 

Introduction à Hbase, Pheonix, Spark et Kafka

’explosion quantitative des données numériques, l’augmentation sans précédent du volume de données échangées dans les sociétés, l’hétérogénéité de leur nature et de leur source ont poussé les chercheurs à reconsidérer plusieurs éléments, à savoir la capture, la recherche, le partage, le stockage, l’analyse et la présentation des données. Le « Big Data » est ainsi né pour répondre à la gestion de cette métadonnées, il traite à la fois le volume, la variété, la Vélocité et enfin la visualisation.

Aujourd’hui, les perspectives du Big Data sont d’une ampleur extraordinaire et insoupçonnée. Ainsi les organismes de toutes natures ont pris conscience de son importance pour se différencier.

La formation que nous vous proposons vous permettra de découvrir le Big Data et d’acquérir les compétences nécessaires pour cerner le sujet.

Date de la formation : 11, 12, 25 et 26 novembre et les 9 et 10 décembre, soit 6 jours de formation.

Lieu : Paris - IDF. L'adresse vous sera communiquée quelques jours avant la date de la formation.

Inscription :

Inscription - Formation initiation au Big Data

Le nombre de places est limité.

A propos de notre formateur :

Consultant spécialisé sur le sujet du Big Data, 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.

Contacts des organisateurs :

Younes BENNAI : 06 66 21 01 91 et Abderrahim MANSOURI : 06 07 82 69 22

Objectifs et Programme de la formation :

· Comprendre les enjeux et les principes clés du Big data.

· Intégrer les composants Big Data pour créer un Datalake approprié

· Sélectionner des entrepôts de Big Data adaptés pour gérer plusieurs ensembles de données

· Traiter des ensembles de données volumineux pour faciliter la prise de décisions techniques et métier

· Interroger des ensembles de données volumineux en temps réel

Prérequis : Cette formation nécessite une base technique en système d’information

Jour 1 :

· Introduction à la BigData

· Historique, définition et cas d’usages

· Acteurs concernés, cas réel chez nos clients

· Buzzwords

· Les propriétés d’un système BigData

· Vue d'ensemble :

o Architecture fonctionnelle

o Architecture technique

· Concepts architecturaux : Scalabilité, distribution, réplication et théorème de cap, architectures des serveurs logiques et physiques, mécanismes d’élection, les niveaux d'écriture et de lectures...

Jour 2 :

· Couches et technologies

· Les couches d’un système BigData

· Introduction aux technologies

· Cartographie des technologies

· Le NoSQL :

o Introduction, Avantages et inconvénients

o Type de bases NoSQL et Type de persistance

o Concepts sur le stockage et la modélisation

o Positionnement du NoSQL dans l'ecosysteme BigData...

Jour 3 :

· Lab MongoDB :

o Introduction, présentation du produit

o La manipulation des données et des collections

o Exercices scripting

o Exercices conception et modélisation

o Mécanismes avancés

· Optionnel :

o Exercices : Interaction avec les langages de programmation évolués

Jour 4 :

· Lab Cassandra

o Introduction, présentation du produit

o La manipulation des données et des family columns

o Exercices scripting

o Exercices conception et modélisation

o Mécanismes avancés

· Optionnel :

o Exercices : Interaction avec les langages de programmation évolués

· Atelier Questions/Réponses

Jour 5 :

· Datalake & Hadoop

o Le Datalake : Introduction & Natures et types des données

o Besoins et solutions appropriées : Vues organisationnelle et logique

o Hadoop : Introduction et vue d’ensemble

o Distributions & technologies

o Cartographie des technologies sur le datalake

o Architecture global : HDFS et YARN

o Lab administration Hadoop

o HDFS en détails

o Lab HDFS : Operations sur HDFS via la CLI et le WebHDFS

o YARN en détails

Jour 6 :

· Datalake & Hadoop

o Introduction à MapReduce et Tez

o Introduction à Hive

o Lab Hive

o Optimisation du stockage et des requêtes

· Introduction à Pig, HCatalog

· Lab Pig :

o Manipulation des données CSV

o Optimisation avec Tez

· Introduction à Hbase, Pheonix, Spark et Kafka

 
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