Big Data recolte et analyse de donnees volumineuses module Big Data - Enjeux et perspective - Architecture
Cegefos
Non finançable CPF
Tout public
En ligne
Public admis
Salarié en poste
Demandeur d'emploi
Entreprise
Etudiant
Prix
Nous contacter
Durée
Nous contacter
Niveau visé
Non diplômante
Localité
En ligne
Vous pouvez suivre cette formation depuis chez vous ou depuis n’importe quel endroit à distance.
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
• 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
Envie d’en savoir plus sur cette formation ?
Documentez-vous sur la formation
Ces formations peuvent vous intéresser

Formation au métier de Data Analyst (Power BI, SQL, certification...
LILLE, GRENOBLE, MARSEILLE ET 11 AUTRE(S) LOCALITÉ(S)
Offre spéciale
Avis du centre
Les formations les plus recherchées
Lyon
Toulouse
Marseille
Montpellier
Paris
Bordeaux
Dijon
Mâcon
Nantes
Rennes
Audit CPF
Audit en Ligne
Analyste de donnees
Analyste de donnees CPF
Analyste de donnees en Ligne
Statisticien
Analyste de donnees Paris
Analyste de donnees Paris 1er
Analyste de donnees Paris 2e
Analyste de donnees Paris 3e
Analyste de donnees Paris 4e
Analyste de donnees Paris 5e
Analyste de donnees Paris 6e
Analyste de donnees Paris 7e
Analyste de donnees Paris 8e
Analyste de donnees Paris 9e