Big Data recolte et analyse de donnees volumineuses module Big Data - Enjeux et perspective - Architecture
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Objectifs
• Apprendre les enjeux et la mise en place en place d'une architecture Big Data.
• Découvrir les concepts du Big Data
• Disposer des clés au succès d'un projet Big Data
• Découvrir les concepts du Big Data
• Disposer des clés au succès d'un projet Big Data
Programme
Jour 1
Comprenez a nécessité du Big Data et son environnement
Introduction :
• Démystifier le Big Data
• Présentation du module : Programme et exercices
Définition du contexte spécifique au projet Big Data :
• Les Origines
• Les données au centre du Big Data
• La règle des 4 V
• Structuration ou non des données
• Quelles sont les limites des architectures actuelles
• Définition d'un projet Big Data
• Principes de fonctionnement
• Présentation des offres du marché
• Questionnaire de validation
• Conclusion
Atelier et Cas pratique
Jour 2
Découvrez les différents choix d'architecture possible et le principe d'architecture distribuées
Découvrir les Infrastructures et Architectures possible du Big Data : (0.5J)
• Les architectures traditionnelles
• Philosophie du NoSQL
• Les acteurs
• Les database Machine
• Les bases de données vectorielles
• Que penser de Hadoop ?
• Impacts Techniques et Financières du Big Data
• Questionnaire de validation
La fondation : les qualités de données : (0.5J)
• Problématique entre infrastructure de qualité de données
• La qualité des données dictera la qualité de l'analyse
• Outil de Data Quality
• Qu'est-ce qu'un ETL
• Exercice avec Talend
• MDM (Master Data Management)
Atelier et Cas pratique
Comprenez a nécessité du Big Data et son environnement
Introduction :
• Démystifier le Big Data
• Présentation du module : Programme et exercices
Définition du contexte spécifique au projet Big Data :
• Les Origines
• Les données au centre du Big Data
• La règle des 4 V
• Structuration ou non des données
• Quelles sont les limites des architectures actuelles
• Définition d'un projet Big Data
• Principes de fonctionnement
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• Impacts Techniques et Financières du Big Data
• Questionnaire de validation
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• Problématique entre infrastructure de qualité de données
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