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Description du cours : Architecture du Big Data
Ce cours est enseigné en mode en ligne et se compose de 8 unités . La durée du cours est 115 heures réparti entre le contenu et les outils de collaboration. À l'issue de ce cours, l'étudiant recevra un diplôme d'accréditation.
La formation est réalisée par l'intermédiaire de notre Campus virtuel, Avec cette option, vous disposerez de tout le contenu pédagogique sur la plateforme du cours, accessible 24h/24 et 7j/7, dès le début du cours. L'étudiant aura également accès à forums de participation , ainsi qu'un tutorat continu .
Objectifs du cours
Acquérir une compréhension approfondie des différents paradigmes de traitement dans les systèmes Big Data et maîtriser les technologies clés et leur utilisation dans la conception d'architectures évolutives adaptées à chaque projet.
Contenu du cours
Unité 1. TRAITEMENT PAR LOTS
1.1. Hadoop.
1.2. Cochon.
1.3. Ruche.
1.4. Sqoop.
1.5. Canal.
1.6. Noyau Spark.
1.7. Étincelle 2.0.
Unité 2. TRAITEMENT EN STREAMING
2.1. Principes fondamentaux du traitement en continu.
2.2. Diffusion Spark.
2.3. Kafka.
2.4. Pulsar et Apache Apex.
2.5. Mise en œuvre d’un système temps réel.
Unité 3. SYSTÈMES NOSQL
3.1. Base de données H.
3.2. Cassandre.
3.3. MongoDB.
3.4. Néo4J.
3.5. Redis.
3.6. Base de données Berkeley.
3.7 Cosmos DB.
Unité 4. REQUÊTE INTERACTIVE
4.1. SQL
4.2. NoSQL
4.3. Lucène + Solr.
Unité 5. SYSTÈMES INFORMATIQUES HYBRIDES
5.1. Architecture Lambda.
5.2. Architecture Kappa.
5.3. Apache Flink et implémentations pratiques.
5.4. Druide.
5.5. Recherche élastique.
5.6. Logstash.
5.7. Kibana.
Unité 6. CLOUD COMPUTING
6.1. Amazon Web Services.
6.2. Plateforme Google Cloud.
6.3. Microsoft Azure
Unité 7. ADMINISTRATION DES GRANDS SYSTÈMES
7.1. Administration et installation du cluster : Cloudera et Hortonworks.
7.2. Optimisation et surveillance des services.
7.3. Sécurité : Apache Knox, Ranger et Sentry.
Unité 8. VISUALISATION DES DONNÉES
8.1. Outils de visualisation : Tableau et CartoDB.
8.2. Bibliothèques de visualisation : D3, Leaflet, Cytoscape.
Évaluation finale
Questionnaire de qualité
Prérequis
Aucune exigence technique préalable n'est requise pour suivre ce cours. Cependant, des compétences informatiques de base et une connaissance des environnements informatiques sont recommandées.
Autres modalités de formation
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