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Formation Big Data, état de l'art

Formation Big Data, état de l'art (BDT)

Big Data, état de l'art

Formations certifiantes en Management et en Informatique








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Notre programme de formation Big Data, état de l'art a été élaboré par des experts techniques et des experts en pédagogie en collaboration avec Informatique / Basics.




Vous apprendrez à...

À l'issue de ce cours, vous aurez aquis toutes les connaissances sur le Big Data

  • Comprendre les traitements du Big Data, depuis l'acquisition jusqu'au résultat
  • Appréhender les Relations entre Cloud et Big Data
  • Comprendre la Classification, la sécurité et la confidentialité des données
  • Connaitre l'Open Data
  • Reconnaitre le Matériel pour les architectures de stockage
  • Connaitres des Méthodes de traitement et champs d'application

Un contenu riche et complet

Nos objectifs pédagogiques sont décomposés en modules permettant de cerner l'ensemble des problématiques rencontrées en entreprise.

Le programme détaillé de la formation

Introduction

  • Les origines du Big Data.
  • Une définition par les quatre V.
  • La provenance des données.
  • Le Big Data vu par l'industrie informatique.
  • Une rupture : changements de quantité, de qualité, d'habitudes.
  • La valeur de la donnée: un changement d'importance.
  • La donnée en tant que matière première.
  • Conservation à l'infini.

Big Data : traitements, depuis l'acquisition jusqu'au résultat

  • L'enchaînement des opérations.
  • Les anciennes données
  • La qualité des données
  • Un ou plusieurs gisements de données ?
  • La connaissance de la question.

Relations entre Cloud et Big Data

  • Motivations des Clouds publics et privés.
  • Les services XaaS.
  • Les objectifs et avantages des architectures Clouds.
  • les infrastructures.
  • Les égalités et les différences entre Clouds et Big Data.
  • Les Clouds de stockage.

Classification, sécurité et confidentialité des données

  • La structure comme critère de classification : non structurées, structurées, semi structurées.
  • Selon le cycle de vie : temporaires, permanentes, archives actives.
  • Difficultés supplémentaires liées aux augmentations de volumétries.
  • Les solutions potentielles.

Introduction à l'Open Data

  • La philosophie des données ouvertes et les objectifs.
  • La libération des données publiques.
  • Les difficultés de la mise en œuvre.
  • Les bénéfices escomptés.

Matériel pour les architectures de stockage

  • Les serveurs, disques, réseau et l'usage des disques SSD.
  • Les architectures Clouds et les architectures plus traditionnelles.
  • Les avantages et les difficultés.
  • Le TCO. La consommation électrique : serveurs (IPNM), disques (MAID). Les disques denses.
  • Le stockage objet. Les principes et les mécanismes des objets.
  • Le stockage objet par rapport aux stockages traditionnels NAS et SAN.

Architecture logicielle

  • Niveaux d'implantation de la gestion du stockage.
  • Le « Software Defined Storage ».
  • Architecture centralisée (Hadoop File System).
  • L'architecture Peer-to-Peer et l'architecture mixte.
  • Les interfaces et connecteurs : S3, CDMI, FUSE etc.
  • Avenir des autres stockages (NAS, SAN) par rapport au stockage objet.

Protection des données

  • La conservation dans le temps face aux accroissements de volumétrie.
  • La sauvegarde, en ligne ou locale ?
  • L'archive traditionnelle et archive active.
  • Les liens avec la gestion de hiérarchie de stockage : avenir des bandes magnétiques.
  • La réplication multisites.
  • La dégradation des supports de stockage.

Méthodes de traitement et champs d'application

  • Hadoop : Map Reduce.
  • L'écosystème Hadoop.
  • L'Openstack (Ceph).
  • Le Complex Event Processing.
  • Le décisionnel et le transactionnel renouvelés : les bases de données NoSQL.
  • Accéder aux données par les métadonnées. Quelles métadonnées ?
  • Bénéfices : navigation, recherche des données, nouveaux types de données, fédération des entrepôts de données existants.

Cas d'usage et conclusion

  • L'anticipation, la sécurité et les recommandations.
  • Analyses marketing et analyses d'impact.
  • Distribution de la donnée.
  • PRA. Recours aux Clouds publics
  • Quel avenir pour les données ?
  • Gouvernance du stockage dans l'entreprise ?
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Formation accréditée (MSP, MoP, P30, M_o_R) est offerte par (Quint ), accrédité par (APMG) Institut d'examen.

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