Bases de données NOSQL
Les bases de données NoSQL ont émergé pour le traitement des problématiques liées à de fortes volumétries issues de sources hétérogènes, ayant de la valeur pour l’entreprise.
99% clients satisfaits
+15 années d’éxperience
15 formations
+200 participants
Contenu de la formation
Objectifs
- Comprendre les différents concepts des bases NoSQL
- Comprendre l’architecture des différentes bases NoSQL
- Savoir quelle catégorie de base NoSQL (clé/valeur, document,colonne, graphe) choisir en fonction des cas d’usages
- Comprendre les avantages et les limites du NoSQL par rapports aux bases de données relationnelles en terme de performance et de qualité de données
- Savoir créer, manipuler et interroger des données dans MongoDB, HBase, Neo4j
Public
- Chef de projet technique,développeur, architecte, administrateur de base de données
Pré-requis
- Aucune connaissance sur Hadoop n’est requise.
- Certains exemples et exercices sont présentés en Java, SQL et Shell donc une connaissance d’un de ces langages est un plus.
Les Bases de données relationnelles
- Formes normales
- Modèle structuré
- Transaction ACID
- Forces et limites
Les Principes du NoSQL
- Pourquoi est né le NoSQL?
- CAP vs ACID
- Données structurées vers non-structurées
- Évolutivité
- Les principes d’une architecture distribuée
Les bases Clé/Valeur
- Riak : Présentation
- Architectures
- Les cas d’usage
- Les limites d’utilisation
- Démonstration
Les bases document
- MongoDB: Présentation et mise en oeuvre
- Architecture
- Approche JSON sur le modèle de données
- Les cas d’usage
- Les limites d’utilisation
Cas pratique :
- TP de conception et de modélisation d’une base des ventes sur MongoDB vs une base de données relationnelle MySQL
- Réaliser différentes requêtes sur les 2 systèmes. Identifier les avantages et les inconvénients de chacun
Les bases orientées colonne
- HBase & Cassandra: Présentation et mise en oeuvre
- Architecture
- Modélisation : le concept de design by query
- Les cas d’usage : Illustration chez Netflix, Apple, Spotify et Facebook
- Les limites d’utilisation
Cas pratique :
- Reproduire le TP de conception et de modélisation d’une base des ventes sur Hbase
- Réaliser les mêmes requêtes que dans le TP précédent.
Les bases graphes
- Neo4j: Présentation et mise en oeuvre
- Architecture
- Modélisation
- Requêtage (langage CYPHER)
- Les cas d’utilisation: Illustration chez LinkedIn et la RATP
- Les limites d’utilisation
Cas pratique Neo4j:
- Modéliser et analyser le réseau RATP
- Modéliser et analyser son propre réseau professionnel en utilisant l’API LinkedIn
Big Data SGBDR VS NoSQL
- Différents cas d’usage :Comment y répondre? Avec un SGBDR ou avec un système NoSQL?
- Debrief sur les cas pratiques et les différentes modélisations
- Alimentation d’un SGBDR et d’une base NoSQL avec des données hétérogènes
- Quels sont les impacts en cas d’évolution de mes sources de données ?
- Comment interroger mes bases ? Quelles sont les performances?
Conclusion
- Quel système (relationnel ou NoSQL) répond le mieux à mes besoins?
- Quand utiliser et quand éviter le NoSQL?
Les plus de la formation
Les formateurs sont des experts techniques et business en activité travaillant pour de grands comptes sur des projets à fortes valeurs ajoutées liés au Big Data. Les stagiaires pourront bénéficier de leurs expertises et de leurs retours d’expériences. Le but n’est pas de présenter les technologies Big Data comme une solution miracle. Nous partagerons aussi les difficultés rencontrées par nos experts lors de leurs mises en œuvre.
Nous vous offrirons également un kit d’outils et de documents qui vous permettront d’être autonome en disposant d’un environnement Big Data avec tout l’écosystème nécessaire pour travailler sur vos propres PC. La formation s’appuie sur de nombreux cas pratiques inspirés de cas d’usages réels rencontrés par nos experts en entreprise.
Ces professionnels nous font confiance
Ils témoignent de leurs expériences
“Formation avec beaucoup d’exercice, ce qui simplifie véritablement la compréhension. Encore merci pour le café et les biscuits 🙂 ”
“Tout était clair et facile à comprendre avec beaucoup de patience du prof. La formation m’a apporté une vision d’ingénieur Bi.”
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Nous vous proposons des formations de qualité, soigneusement préparées par des professionnels.
Ce que nos clients pensent de nous
“Après de sincères et profonds remerciements, je tiens à féliciter notre intervenant et par extension tout ceux qui ont contribué à cette formation, pour l’ apport que ce soit à un niveau personnel ou professionnel.
En effet , cette formation m’a permis non seulement de revisiter certains aspects du Big Data avec une vision nouvelle et plus précise mais également d’assimiler de nombreuses connaissances . Les remarques pertinentes avec les détails pratiques ont permis de bénéficier du recul et de l’expérience de notre formateur.”
” Très bonne formation, ne surtout pas hésiter à partager ses expériences professionnels, que ce soit en terme de projets, de problèmes rencontrés dans le monde de l’entreprise ou encore de questions rencontrées en entretien.
Les plus de cette formation ont été la vision plus large qu’on peut se faire des projets de la vie réelle et des domaines qui accompagne le nôtre (data science), ainsi que de la culture pouvant aider à se démarquer lors d’un entretien. Pour finir, les supports étaient très clairs et les schémas rendaient les idées très simples à comprendre et retenir.”
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