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Description du cours : Architecture Big Data
Ce cours est dispensé en mode en ligne et se compose de 8 unités . La durée du cours est 115 heures qui est réparti entre le contenu et les outils de collaboration. À la fin, l'étudiant recevra un diplôme d'accréditation.
La formation se fait par notre Campus virtuel, Avec cette modalité, vous aurez tout le contenu pédagogique sur la plateforme de cours et il sera accessible, dès le jour du début du cours, 24 heures sur 24, tous les jours de la semaine. L'étudiant aura également des forums de participation , ainsi qu'un tutorat continu .
Objectifs du cours
Connaître en profondeur les différents paradigmes de traitement dans les systèmes Big Data et maîtriser les principales technologies et leur utilisation pour 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. Squoop.
1.5. Buse.
1.6. SparkCore.
1.7. Étincelle 2.0.
Unité 2. TRAITEMENT EN STREAMING
2.1. Fondamentaux du traitement en streaming.
2.2. SparkStreaming.
23. Kafka.
2.4. Pulsar et Apache Apex.
2.5. Mise en place d'un système temps réel.
Unité 3. SYSTÈMES NOSQL
3.1. Base.
3.2. Cassandre.
3.3. MongoDB.
3.4. Néo4J.
3.5. Redis.
3.6. Berkeley DB.
3.7 Base de données Cosmos.
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. ElasticSearch.
5.6. Logstash.
5.7. Kibana.
Unité 6. CLOUD COMPUTING
6.1. Services Web Amazon.
6.2. Plateforme Google Cloud.
6.3. Microsoft Azure
Unité 7. GESTION DES GRANDS SYSTÈMES
7.1. Administration et Installation de clusters : Cloudera et Hortonworks.
7.2. Optimisation et suivi 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
Conditions préalables
Aucune exigence technique préalable n'est nécessaire pour suivre cette formation. Toutefois, des compétences informatiques de base et une connaissance des environnements liés aux technologies de l’information sont recommandées.
