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Développement et écosystème BigData et Cloud

Durée : 2 jours
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Référence : 4BDC

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Programme Public & Pré-requis Organisation

Présentation

Le Big Data et le Cloud sont les tendances phares dans le domaine informatique à nos jours. Connaitre et savoir les utiliser est un plus dans de le domaine de l’IT. Cette formation va vous permettre de connaitre les technologies sous-jacentes du Big Data et du Cloud et de connaitre les perspectives à venir dans ces écosystèmes.

Objectifs

Au cours de la formation, les participants apprendront à :

  • Apprécier l’impact des concepts et technologies du Big Data et du Cloud sur la DSI
  • Comprendre les différentes offres du marché et leur interaction pour être en mesure d’effectuer des choix technologiques éclairés
  • Acquérir la perspective nécessaire pour apprécier le dynamisme et anticiper les évolutions futures de l’écosystème

 

Programme

  1. Introduction au Big Data

    • La définition du Big Data
    • Les différents types de données
    • Le grid computing réinventé ?
  2. Les fondements du Big Data

    • Le stockage distribué
    • La programmation parallèle
    • La modélisation NoSQL
  3. La diffusion des technologies Big Data

    • Généalogie des systèmes Big Data
    • Le rôle des géants du web et de l’open source
    • Positionnement des éditeurs logiciels
  4. L’écosystème Hadoop

    • Qu’est-ce qu’Hadoop?
    • Comparatif des distributions Hadoop
    • L’ambivalence de l’open source
    • Forces et limites d’Hadoop
  5. Le framework Spark

    • Le couteau suisse du Big Data
    • Les librairies Spark
    • La programmation Spark (langages et outils interactifs)
  6. Les bases NoSQL

    • Les familles de bases NoSQL
    • Les bases de données de gestion de séries temporelles
    • Les bases SQL distribuées
    • Choisir une base NoSQL
  7. L’analyse de données en temps réel

    • Le système de messagerie distribué Kafka
    • Les architectures orientées « événementiel »
    • Les outils de gestion de flux d’événements
  8. Le Big Data en entreprise

    • Concept et projets de Data Lake
    • L’intégration des données Big Data
    • Les problématiques de management de la donnée
    • Le nouvel âge de la Business Intelligence
    • Le Data Lab d’entreprise
    • Les premières applications analytiques
    • Vers des applications prédictives?
    • OLAP et OLTP au-dessus d’architectures Big Data
  9. Déployer une architecture Big Data

    • Déploiement sur site: du PoC à l’industrialisation
    • L’adoption des outils DevOps
    • Les solutions Big Data en mode PaaS
    • Comparatif des offres disponibles
    • Critères de décision
  10. L’impact du Cloud

    • Le Cloud : introduction
    • Hadoop et le Cloud
    • Les plateformes Cloud
    • Les architectures Cloud
    • Conteneurs et micro-services
    • Kubernetes
    • Les architectures serverless
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