Introduction au Big Data

• Comprendre le concept du Big Data
• Être capable d'identifier l’écosystème et comprendre les technologies associées
• Savoir anticiper son intégration dans les activités informatiques de l’entreprise

• Caractéristiques techniques des 3V de Gartner (Vélocité, Variété et Volume) et les variantes (Véracité, Valeur, Validité....)
• Big Data : pourquoi maintenant ?
• Traitement des données structurées, semi-structurées et déstructurées
• Transformation des données massives en informations utiles et en valeur
• Gestion des données en cycles, de l’acquisition à la gouvernance. Use Case et stratégies (GAFA (Google, Apple, Facebook, Amazon), exemples santé, grande distribution, bancassurance…)
• Les grands acteurs et le marché du Big Data

• NoSQL (Not Only SQL) et les nouvelles compétences attendues (Python, R, Scala, Java)…
• Hadoop : un modèle d’open source du Big Data adopté par les grands acteurs de l’informatique (IBM, Oracle, Amazone, EMC, Google...)
• Principaux composants d’Hadoop : HDFS (Hadoop Distributed File System), MapReduce, Pig, Flume, Zookeeper, H-BASE, Lucene, Hive, Cloudera, Oozie, Cassandra, Machine Learning...
• Autres solutions : Docker, OpenStack, Elastic, Splunk…
• Nouvelles architectures techniques pour traiter des données massives et non-structurées, en temps réel (SPARK)

• Technologies associées au Cloud (datacenters, stockage, virtualisation, Grid, OS d’orchestration d’Openstack, réseaux...)
• Émergence des solutions Big Data proposées en mode Cloud DaaS (Data as a service)

• Description d’une plate-forme de Big Data et bonnes pratiques
• Intégration des données et systèmes existants à la plate-forme Big Data
• Acquisition et qualification des données ouvertes des organisations publiques et sociales (Open Data)
• Traitement des données à la volée (Data Streaming)
• Analyse de données (Data Analytics et Business Intelligence)
• Présentation des informations (Data Visualization)

• Description des principales familles de bases de données NoSQL
• Zoom sur MongoDb
• Zoom sur Cassandra
• Zoom sur Neo4j

• Introduction générale
• Les principales briques et leur rôle
• PIG, Hive, Oozie, Flume, HDFS, MapReduce, Sqoop, Zookeeper, Hbase, Mahout, les connecteurs, …
• SparkML, SparkQL, MLlib, Kafka, Storm, Flink , Beam, …
• Démonstrations et discussions.

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