Formation certifiante Les techniques d'analyse et de visualisation
Conditions générales
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Programme de formation
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 |