Data-booster2018-02-05T16:26:22+00:00

Data booster

Le big data, littéralement « grosses données », ou métadonnées, également appelées données massives, désigne des ensembles de données tellement volumineux qu’il devient difficile à travailler avec des outils classiques de gestion de base de données ou de gestion de l’information.

Le big data est essentiel pour répondre aux nouveaux enjeux de traitement de très hautes volumétries de données structurées et non structurées à grande vitesse afin de créer de la valeur pour l’entreprise.

https://www.formation-bigdata.com/formateur-big-data

40 formations

+20 années d’expérience

+800 participants

99% clients satisfaits

Contenu de la formation

OBJECTIFS

  • Former des développeurs opérationnels et pluridisciplinaires maitrisant de bout en bout la chaîne de valorisation de la donnée.Appréhender les fondamentaux de la data science et de la DataViz.
  • Maîtriser les enjeux d’un projet big data : gouvernance, sécurité, conception,  pilotage.

PUBLIC

  • Minimum Bac+4, Ingénieur en reconversion, informaticien, consultant BI

PRE-REQUIS

  • Des connaissances de base en algorithmique et en programmation

Les fondamentaux du Big data, Enjeux et perspective

2 Jours

  • La définition du big data
  • Les origines du bigdata
  • Les facteurs d’évolution du bigdata
  • Le marché big data
  • Les principaux cas d’usages d’analytiques
  • Les freins et les challenges de sécurité, juridiques et techniques
  • Les impacts du bigdata sur l’entreprise
  • Les impacts organisationnels
  • Le projet big data et les technologies fondamentales des solutions
  • Bilan et perspectives

Développer des applications Apache Hadoop avec Java

4 jours

  • Introduction Apache Hadoop.
  • Stockage des données avec HDFS.
  • Mise en place des traitements MapReduce.
  • YARN : Gestion des ressources du cluster.
  • Apache Hive : Manipulation des données en mode batch.
  • Apache Sqoop : Transfert des données (Hadoop~Bases de données)
  • OOZIE : Gestionnaire de workflow Hadoop

Développer des applications pour Apache Spark avec Python ou Java

4 jours

  • Introduction Apache Spark
  • Créer des applications Spark
  • Mise en place des traitements Batch avec Spark
  • Programmation avancées Spark
  • Exploration de données avec Zeppelin
  • Spark SQL
  • Mise en place des traitements temps réel avec Spark Streaming
  • SparkMLib

Conception et développement Hbase

2 jours

 

  • Introduction aux bases NoSQl
  • Architecture Hbase
  • La conception des schémas Hbase
  • Lecture et écriture dans Hbase
  • Stockage dans Hbase
  • Accès aux données via API Hbase
  • Cluster Hbase
  • La réplication et la sauvegarde dans Hbase

Gestion des données avec la stack ELASTIC

3 jours

  • Introduction a la stack ELASTIC
  • Stockage des données avec ELASTIC
  • Récupération des données avec LOGSTASH
  • Visualisation des données avec KIBANA
  • Gestion d’un cluster Elastic

Les bases de l’administration d’une plateforme Hadoop

(Hortonworks ou Cloudera)

4 jours

  • Introduction à la plateforme Hortonworks ou cloudera
  • Gestion des utilisateurs via (ambari ou clouderamanager)
  • Gestion des services du cluster
  • Gestion du Stockage HDFS
  • Gestion des ressources d’un cluster
  • Gestion des nœuds d’un cluster
  • Surveillance d’un cluster
  • Sécurité d’un cluster
  • Mise en place d’un cluster

Architecture BigData

2 jours

  • Introduction patterns d’architecture BigData
  • Architecture temps différé
  • Architecture temps réel
  • Architecture lambda
  • Construire une architecture efficace

Kafka pour développeurs

2 jours

  • Introduction à Kafka
  • Architecture de Kafka
  • Développer avec Kafka
  • Installation d’un cluster Kafka
  • Administration d’un cluster Kafka
  • Kafka streams pour la gestion de données

Fondamentaux DevOps

2 jours

  • Introduction à DevOps
  • Objectif de DevOps
  • Méthode DevOps
  • Architecture et patterns
  • L’infrastructure par le code
  • Construction et déploiement continu
  • Retour d’expérience

Concevoir et piloter un projet BigData

2 jours

  • L’importance des environnements techniques
  • L’importance du cycle de vie des données, des données de référence, et de la gouvernance
  • Faire cohabiter des données structurées et non structurées
  • Différences entre les projets Data Warehouse et Big Data
  • Choisir les bons outils de stockage des données
  • Évaluer et anticiper la croissance du volume de données
  • Évaluer et anticiper les besoins d’évolutions des architectures réseaux
  • Aspects légaux et éthiques : que peut-on collecter, stocker, analyser
  • Retour d’expérience

Machine learning

3 jours

  • Introduction au machine learning
  • L’exemple des modèles linéaires
  • Les grands types d’apprentissage
  • Généralités sur les modèles prédictifs
  • Vers les modèles plus complexes
  • Panorama des principaux modèles prédictifs
  • Les réseaux de neurones et le Deep Learning
  • L’apprentissage non supervisé
  • Technologies, Big Data et mise en production

Gouvernance, qualité et traitement des données

2 jours

  • La donnée en tant que matière première
  • De la qualité à la qualité de la donnée ?
  • Big Data, Données, qualité et stratégie d’entreprise
  • Problématiques d’alignement de la qualité de la donnée avec les usages métiers
  • Les différentes sources de données de l’entreprise, de l’Internet, des objets connectés
  • Les différentes formes d’exploitation de données
  • Système d’information opérationnel
  • Système d’information décisionnel
  • Big Data et smart Data

Restituer des analyses Big Data par la mise en récit des données avec Tableau Software

3 Jours

  • Data StoryTelling pour la restitution de données
  • Etre en mesure de concevoir un modèle de documents répondant aux attentes de l’entreprise, en fonction du sujet analysé
  • Maîtriser une méthode simple et efficace de restitution de données
  • Connaître la grammaire graphique et savoir sélectionner le bon graphique pour représenter la bonne donnée
  • Savoir bâtir un schéma narratif qui captive votre auditoire et renforce la crédibilité de vos analyses
  • Maîtriser les outils de Tableau Software pour restituer les résultats

Méthode Agile

2 Jours

  • Introduction à la méthode agile
  • Définition de l’agilité
  • L’opposition des cycles V vs Agile
  • Comprendre Scrum
  • Les rôles et les responsabilités
  • Mettre en place l’agilité
  • Les rituels de l’agilité
  • Retour d’expérience

ELT avec TalendBigData

3 Jours

 

  • Prise en main de Talend Studio basics
  • Intégration des données
  • Manipulation et transformation des données
  • Gestion des workflows
  • Exécutions des jobs
  • Présentation de Talend Open Studio for Big Data
  • Mise en oeuvre de HDFS, HBase et Hcatalog
  • Effectuer des traitements à l’aide de Pig
  • Exploiter Hive
  • Autres aspects couverts par Talend for Big Data

Projet Fil Rouge

10 Jours

Projet à construire ensemble selon l’orientation du client

  • Mettre en place une plateforme BigData
  • Mettre en place une architecture polyglotte pour répondre aux usages streaming et batch
  • Construire les traitements de nettoyage et intégration
  • Mettre en place un outil pour la visualisation des données
  • Automatisation des traitements
  • Mettre en place le processus d’intégration continu

Les plus de la formation

Programme adaptable en fonction des profils et des besoins

Cas pratiques inspirés des problématiques identifiées au sein de clients grands comptes

Data Booster

  Code : BOOST

  Prix : Demande de devis

  Prix Repas: 35 €

  Durée: 50 jours

  Lieu : Paris


Sessions

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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 🙂  ”

Sebastien M

“Tout était clair et facile à comprendre avec beaucoup de patience du prof. La formation m’a apporté une vision d’ingénieur Bi.”

Zahojun H

Des formations qui pourraient vous intéresser

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.”

Mehdi Z

” 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.”

Alexandre T

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