Formation certifiante Les techniques d'analyse et de visualisation

  • Mode de formation

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Programme de formation

Présentation du Big Data
  • Introduction au Big Data : de quoi s'agit-il ?

  • Perspectives offertes par le Big Data

  • Les acteurs du Big Data

  • Exemples pratiques

  • Démystification du Big Data

  • Les technologies concernées

  • Les différents métiers du Big Data

  • Les outils de stockage

  • Les exigences de stockage

  • Le théorème de CAP

  • Le NoSQL

  • HDFS

  • MapReduce

  • Pig

  • Hive

  • Impala

  • La mise en qualité

  • Le stockage de données

  • Importance de la qualité des données

  • Qu'est-ce que la qualité des données ?

  • L'ingestion des données / ETL en Big Data

  • Historique et complexité des systèmes

  • Le traitement en temps réel : une importance dans le business

  • Kafka : une plateforme de flux de données

  • Aperçu de Kafka et son efficacité

  • Producers

  • Brokers

  • Consumers

  • Cas d'utilisation de Kafka Streams

  • Kafka Streams : les fondamentaux

  • Etude d'une application et usage de Kafka Streams

  • Différence entre données froides et données chaudes

  • Présentation des outils et technologies du Big Data

  • Installation et configuration de NiFi

  • Vue d'ensemble de l'architecture NiFi

  • Approches de développement

  • Outils de développement d'applications et état d'esprit

  • Extraction, transformation et chargement (ETL) des outils et de la mentalité

  • Mise en oeuvre de NiFi

  • Introduction à Apache Spark

  • Architecture de Spark

  • Apache Spark MLlib

  • Apache Spark Streaming

  • Apache Spark SQL

  • Apache Spark GraphX

  • Ingérer des données à partir de périphériques IoT et à l'aide d'API Web

  • Développer un processeur Apache NiFi personnalisé à l'aide de JSON

  • Ingérer des données avec Kafka et NiFi

  • Cas pratiques avec Spark

Caractéristiques de Formation certifiante Les techniques d'analyse et de visualisation

Mode de formation Présentiel ou Classe virtuelle ou E-learning

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