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FORMATIONS BIG DATA & INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
Ces formations vont vous enseigner comment appréhender les concepts de base du big data et vous former à la maitrise des outils les plus utilisés qui sont considérés comme étant le standard du Big data dans les entreprise
Formation sur l'écosystème Hadoop
Objectif : Connaître et savoir utiliser Hadoop et quelques outils de son écosystème
Public visé : Développeur, Ingénieur d’études, Architecte technique
Prérequis : Notions de réseau et système Unix, programmation Java.
Durée: 3 jours (formation courte), 5 jours (formation longue)
VOIR LES CONDITIONS GENERALES DE VENTE POUR LES FORMATIONS EN PRESENTIEL (CGV)
VOIR LES CONDITIONS GENERALES DE VENTE POUR LES FORMATIONS EN LIGNE (CGV)
Contenu du cours :
- ✅ Présentation des technologies de l’écosystème et leur positionnement
- ✅ Principe du Map Reduce
- ✅ Architecture générale, fonctionnement et utilisation de la Plateforme Hadoop :
- ○ HDFS
- ○ YARN
- ✅ Applications de calcul distribué pour le big data
- ○ Hadoop Map Reduce
- ○ Tez
- ✅ Utilisation et architecture de Hbase
- ● Hive
- ● Coordination et scheduling avec Zookeeper et Oozie
- .
Formation Plateforme SPARK
Objectif :Connaître et savoir utiliser la plateforme Spark et ses différentes API
Public visé : Développeur, Ingénieur d’études, Architecte technique
Prérequis : Notions de systèmes distribués, d’architecture distribuée et en programmation objet et fonctionnelle. (optionnel : Hadoop)
Durée : 3 jours (formation courte), 5 jours (formation longue)
Contenu du cours :
- ● Architecture générale de SPARK : bénéfices et contraintes
- ● Aperçus de la technologie à travers des projets Open Source
- ● Parallélisme et distribution de traitement à grande échelle avec Spark.
- ● Gestion de flux temps réels avec Spark Streaming
- ● Requêtage de données avec Spark SQL
- ● Interfaçage avec Hbase ou Cassandra
- ● Travaux pratiques porteront sur la création d’une mini application Spark s’exécutant sur un mini-cluster.
Formation SCALA, langage pour le Big Data.
Objectif : Pratique du langage Scala
Public visé : Développeur
Prérequis : Savoir programmer.
Durée: 3 jours (formation courte), 5 jours (formation longue)
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Contenu du cours :
- ● Positionnement par rapport à Java, Python et R/Matlab
- ● Voir les différentes structures de données
- ● Voir l’intérêt d’utiliser le paradigme fonctionnel et objet en même temps.
- ● Introduction à la programmation fonctionnelle
- ● Limites et pièges du langage
- ● Programmation concurrente (Akka)
Formation Intégration des Big Data
Objectif :Acquérir des compétences en croisement de données issues de plusieurs sources hétérogènes (modèles, formats et outils différents) afin de constituer une base de données plus riche.
Public visé : Architectures, Chefs de projets, Data scientists et toute personne souhaitant travailler sur de grands volumétries de données
Prérequis : Connaissance des bases de données, programmation Java (niveau confirmé)
Durée : 3 jours (formation courte), 5 jours (formation longue)
Contenu du cours :
- ● Intégration classique en mode ETL :
- ○ Cours : définition et enjeux, architectures d’intégration
- ○ TP sur Talend Data Integration
- ● Intégration en mode ELT dans un SGBD :
- ○ Concepts et architecture
- ○ TP sur Talend ELT et SGBD Oracle, MySQL ou PostgreSQL
- ● Intégration de données dans le Big Data en mode ELT sous Hadoop :
- ○ Concepts et architecture
- ○ Rappels de HDFS, Hive, Pig et HBase
- ○ TP sur Talend Big Data et Hadoop (distribution Cloudera ou Hortonworks)
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