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