Format : Stage pratique
Répartition du temps : 50% exposés
40% pratique
10% échanges

La formation en détails

Description

Si les algorithmes de Machine Learning ont connu des avancées majeures ces dernières années, c'est avant tout grâce à la quantité d'information disponible pour les entraîner. Accumuler toute cette donnée, la traiter, et la rendre disponible sont les enjeux principaux du mouvement Big Data.

Au cours de cette formation, nos consultants mettent à disposition les connaissances issues de leurs retours d'expériences auprès de nos clients, et vous font découvrir les bases des architectures permettant de répondre à ces enjeux de stockage et d'accès.

Objectifs

  • Découvrir les notions centrales de stockage de données
  • Appréhender les enjeux des nouvelles architectures de données (Hadoop, NoSQL, Spark), et positionner leurs usages au sein de l'univers Big Data
  • Savoir manipuler ces technologies et les bases de données de façon conjointe, pour mener à bien des analyses efficaces

Public cible

  • Analyste
  • Statisticien
  • Développeur

Prérequis

  • Notions de programmation sur la base d'un langage quelconque
  • Manipulation basique de la ligne de commande Linux

Modalités pédagogiques

Formation avec apports théoriques, échanges sur les contextes des participants et retours d'expérience pratique du formateur, complétés de travaux pratiques et de mises en situation.

Profil du formateur

Toutes nos formations sont animées par des consultants-formateurs expérimentés et reconnus par leurs pairs.
 

Modalités d'évaluation et de suivi

L'évaluation des acquis se fait tout au long de la session au travers des ateliers et des mises en pratique. Une évaluation à chaud sur la satisfaction des stagiaires est réalisée systématiquement en fin de session et une attestation de formation est délivrée aux participants mentionnant les objectifs de la formation, la nature, le programme et la durée de l'action de formation ainsi que la formalisation des acquis.
 

Programme détaillé

Jour 1

INTRODUCTION

ACCÈS AUX DONNÉES
Les fichiers
  • Arborescence
  • Formats

Les bases de données
  • Notion de Catalogue
  • Le langage SQL
  • Data Warehouses et Data Lake
  • Bases d’analyse

API
  • Définition
  • Web Scraping
Traitements en mémoire

ARCHITECTE DE DONNÉES
Limites des systèmes traditionnels
  • Limites des fichiers
  • Limites des SGBD

Les architectures distribuées
  • Patterns d’accès
  • 1OLTP
  • 2OLAP
  • Distribution vs Réplication

Concepts essentiels
  • Disponibilités
  • Cohérence
  • Tolérance à la partition
Le théorème CAP
Quorums

BASES NOSQL
Avantages et inconvénients
Modèles de données
  • Key-Value
  • Documents
  • Column-Family
  • Graph

Exemple : MongoDB

Les moteurs de recherche

JOUR 2

HADOOP
Introduction à Hadoop
  • Histoire
  • Ecosystème

HDFS
Map-Reduce
  • Les phases de Map-Reduce
  • Notion de job
  • Exemple

YARN

Les distributions

La ligne de commande

Administration d’un cluster
  • Resource Manager
  • History Server
  • Hue

ÉTUDES DE CAS
Traitements de courbes de charge
  • Contexte et hypothèses
  • Raisonnements

Analyse de logs
  • Contexte et Hypothèses
  • Raisonnements

CONCLUSION
Rappels des points abordés
Questions et réponses
Synthèse

Jour 3

DÉCOUVERTE DE SPARK
Spark Core
  • RDD
  • Transformations
  • Pair RDD

Spark SQL

Spark Streaming

Structured Streaming

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