Introduction au Big Data : Hadoop
- Référence GKDHA
- Durée 2 jour(s)
Modalité pédagogique
Options de paiement complémentaires
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GTC 20 TTC
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Classe inter en présentiel Prix
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Modalité pédagogique
La formation est disponible dans les formats suivants:
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Classe inter à distance
Depuis n'importe quelle salle équipée d'une connexion internet, rejoignez la classe de formation délivrée en inter-entreprises.
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Classe inter en présentiel
Formation délivrée en inter-entreprises. Cette méthode d'apprentissage permet l'interactivité entre le formateur et les participants en classe.
-
Intra-entreprise
Cette formation est délivrable en groupe privé, et adaptable selon les besoins de l’entreprise. Nous consulter.
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Résumé
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Cette formation permet aux participants d'acquérir les compétences et connaissances nécessaires pour comprendre ce qu'est le Big Data.
Prochaines dates
Haut de pagePublic
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Cette formation s'adresse à toute personne qui est intéressée par avoir une vue d’ensemble du Big Data.
Objectifs de la formation
Haut de pageA l'issue de la formation, les particiants seront capables de :
- Comprendre ce qu'est le Big Data
- Identifier les métiers autour du Big Data
- Décrire l'architecture du Big Data
- Comprendre ce qu'est le Big Data Cloud
- Expliquer comment choisir une solution Big Data Cloud ?
- Comprendre ce qu'est le système Hadoop ?
Programme détaillé
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Introduction
- Les objectifs et les attentes de la formation
- De la donnée au Big Data
Présentation du BIG DATA
- Qu'est-ce que le BIG Data
- Les trois dimensions du BIG DATA
- Les sources de données et les opens data
- Améliorer les résultats de l'entreprise grâce au BIG DATA
- Uses Case et application pour le marketing
- Un “nouveau” métier : le Data Scientist
- Les algorithmes utilisés en Data Science
Big Data vs Business Intelligence
- Rappel de l’architecture de la BI et ses limites
- Définition du Data Lake
- Architecture du BIG DATA
- Big Data dans le cloud
- Choix de solution Big Data Cloud
EchoSystème Hadoop
- Qu’est ce que Hadoop
- Historique
- Les distributions
- HDFS
- MapReduce, Yarn
- HIVE
- Sqoop, Flum
- NoSQL
- HBASE
- PIG
- Spark
- Conclusion
Pré-requis
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Aucun.
Bon à savoir
Haut de pageSupport de cours remis aux participants.