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Découvrez les fondations du Big Data et ses architectures. Explorez les meilleures pratiques d'intégration et gestion des données d'entreprise. Maîtrisez les concepts clés de l'écosystème Big Data et transformez votre SI.
Réponse sous 24h ouvré
Identifier les composants clés (Hadoop, Spark, NoSQL) et les concepts fondamentaux du Big Data pour comprendre ses architectures et applications potentielles.
Élaborer des architectures Big Data robustes (Lambda, Kappa, Data Lakehouse) adaptées aux besoins d'entreprise, en tenant compte des aspects de scalabilité et de sécurité.
Appliquer les meilleures pratiques pour l'ingestion, le traitement et la transformation de données massives, en utilisant des outils et frameworks distribués standards de l'industrie.
Mettre en œuvre des stratégies d'optimisation des performances, de monitoring et de gouvernance des données afin d'assurer l'efficacité et la conformité des architectures Big Data.
Concevez des architectures robustes et évolutives. Maîtrisez les patterns Lambda et Kappa et intégrez les meilleures pratiques pour des systèmes distribués performants.
Comprenez les enjeux techniques du Big Data pour piloter efficacement vos projets. Évaluez les technologies et anticipez les défis d'intégration afin d'optimiser la performance de vos équipes.
Bâtissez une base solide en Big Data. Apprenez les concepts clés de Hadoop et Spark, et démarrez votre carrière avec les architectures modernes du traitement de données distribuées.
Saisissez les opportunités du Big Data. Évaluez l'impact sur votre SI, et prenez des décisions éclairées pour la transformation numérique de votre entreprise et l'adoption de l'architecture data d'entreprise.
- Définition et évolution du Big Data (3V, 5V, 7V)
- Cas d'usage et secteurs d'application
- Dédifférenciation avec les systèmes traditionnels
- Stockage distribué (HDFS, S3)
- Traitement batch (MapReduce, Apache Spark)
- Traitement temps réel (Apache Kafka, Apache Flink)
- Concepts RDD, DataFrame, Dataset
- Spark SQL pour l'analyse de données
- Spark Streaming pour le traitement en temps réel
- Présentation de l'architecture Lambda (batch + temps réel)
- Présentation de l'architecture Kappa (stream-centric)
- Avantages, inconvénients et cas d'usage comparés
- Familles de bases de données NoSQL (clé-valeur, document, colonne, graphe)
- Cas d'usage et choix technologique
- Exemples : Cassandra, MongoDB, DynamoDB
- Outils d'ingestion (Apache Sqoop, Apache Flume)
- Pipelines de données (Apache NiFi, AWS Glue)
- Orchestration de workflows (Apache Airflow)
- Concepts et différences entre Data Lake et Data Warehouse
- Construction d'un Data Lake sur AWS S3
- Évolution vers le Data Lakehouse (Delta Lake, Apache Iceberg)
- Monitoring des clusters (Prometheus, Grafana)
- Optimisation des requêtes et traitements
- Gestion des coûts et des ressources
- CI/CD pour les pipelines Big Data
- Déploiement et gestion des modèles ML à l'échelle
- Industrialisation des projets Data Science
- Stratégies de sécurité des données (chiffrement, accès)
- Conformité réglementaire (RGPD, etc.)
- G gouvernance des données (qualité, catalogue, lignage)
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Vous avez des interrogations ? Nous avons les réponses. Consultez notre FAQ pour découvrir les questions que d’autres se posent souvent avant de se lancer dans une formation.
Vous avez encore des questions ?- Connaissance des bases de données relationnelles - Familiarité avec les concepts de programmation (idéalement Python ou Java) - Compréhension des systèmes d'exploitation (Linux/Unix un plus)
5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.
Plateforme et contenus e-learning à disposition. Test de positionnement Quizz & Evaluations
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25 juin 2025
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