Formation Maîtriser le Big Data : Méthodes et Solutions pour l'Analyse des Données

Programme de la formation
Maîtriser le Big Data : Méthodes et Solutions pour l'Analyse des Données

• Introduction au Big Data et ses enjeux

  - Définition et caractéristiques du Big Data (3V, 5V)
  - Historique et évolution des architectures de données
  - Cas d'usage et secteurs d'application du Big Data

• Écosystème Big Data : Vue d'ensemble

  - Présentation des principaux frameworks (Hadoop, Spark)
  - Stockage distribué : HDFS et NoSQL (Cassandra, MongoDB)
  - Traitement de données massives : MapReduce

• Collecte et Ingestion de données massives

  - Outils d'ingestion (Sqoop, Flume, Kafka)
  - Traitement en temps réel vs. Traitement par lots (Batch)
  - Bonnes pratiques de collecte pour le Big Data

• Stockage NoSQL pour le Big Data

  - Types de bases de données NoSQL : Clé-Valeur, Document, Colonne, Graphe
  - Avantages et inconvénients de chaque type
  - Exemples pratiques : MongoDB pour les documents et Cassandra pour le colonnes

• Fondamentaux d'Apache Hadoop
• Traitement de données avec Apache Spark

  - Introduction à Spark : RDD, DataFrame, Dataset
  - Spark Core et Spark SQL pour l'analyse de données
  - Programmation Spark en Python (PySpark)

• Analyse exploratoire de données (EDA) Big Data
• Machine Learning sur les plateformes Big Data : M.L.

  - Principes du Machine Learning (apprentissage supervisé/non-supervisé)
  - Implémentation de modèles simples avec MLlib (Spark)
  - Évaluation et déploiement de modèles prédictifs

• Streaming de données avec Kafka et Spark Streaming

  - Architecture et rôle de Apache Kafka
  - Traitement de flux de données en temps réel avec Spark Streaming
  - Cas d'usage du streaming Big Data

• Data Warehousing et Data Lakes Big Data

  - Différences et synergies entre Data Warehouse et Data Lake
  - Technologies de Data Lake (HDFS, S3)
  - Gestion et gouvernance des données dans un Data Lake

• Outils de requêtage et de Business Intelligence Big Data

  - Requêtage de données massives (Hive, Presto)
  - Intégration Big Data avec les outils de BI (Tableau, Power BI)
  - Tableaux de bord interactifs pour l'aide à la décision

• Architectures Big Data avancées et perspectives

  - Architectures Lambda et Kappa
  - Conteneurisation (Docker, Kubernetes) pour le Big Data
  - Tendances émergentes : Data Mesh, MLOps, Confidential Computing