BIG DATA

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  • Type de la Formation
    Formation Présentielle BIG DATA
  • Durée
    490 Heures

BIG DATA

AVANTAGES INSTITUT SUPÉRIEUR DU DIGITAL

  • Qualité de la Formation Assurée.

Objectifs Pédagogiques

  • Promouvoir la valorisation de la data pour une approche « Data Driven Company »
  • Accompagner les métiers dans la formalisation de cas d’usages pertinents autour d’une architecture innovante : Le Data Lake
  • Implémenter des pipelines d’ingestion de données complexes avec les technologies adéquates
  • Mettre en place des jobs de traitement de données (Cleansing, enrichissement, transformation, agrégation,etc.) pour répondre à des besoins métiers
  • Préconiser et mettre en place des socles techniques complets et opérationnels basés sur Hadoop (Installation, maintenance, supervision, administration et configurations)

Durée

  • Durée : 490 Heures

Public Concerné

  • Bac+4 en informatique, automatique électronique, sans ou avec expérience (Dérogation possible selon appréciation)
  • Professionnels de L’IT
  • Etudiants/jeunes diplômés/chercheurs d’emploi
  • Personnes en reconversion professionnelle, démontrant un intérêt et une motivation pour le domaine du Big Data.

Prérequis

  • Avoir quelques connaissances en traitement de données avec SQL
  • Connaissances de base des concepts de la BI
  • Notions en algorithmique et/ou programmation (Java, Python, C++)
  • Avoir une bonne culture générale des systèmes d’information
  • Issue d’une formation scientifique ou mathématique

Moyens pédagogiques et d'encadrement

  • Cours théorique assurés par des formateurs expérimentés
  • Support de cours détaillés
  • Séries d’exercices et travaux pratiques
  • Un pc avec accès à tous les outils nécessaires au parcours
  • Serveurs avec infrastructure technique nécessaire

Suivi et évaluation des résultats

  • Examen écrit & QCM
  • Présentation & Atelier
  • Compte rendu individuel
  • Attestation de présence
  • Enquêtes de de satisfaction

Modalité d’accès

Notre organisme de formation veille que toute personne en situation de handicap puisse accéder à nos formations dans la mesure des moyens d’adaptation organisationnels et techniques pouvant être mis en œuvre pour l’accompagner.

Pour les personnes ayant un handicap, merci de nous contacter afin que l’on puisse s’organiser.

Téléphone : +33 1 85 78 59 63

Courriel : administration@isd-formation.com

Programme de la Formation

Planning de la Formation

Intitulé Cours (h) TP/EXOS/Cas Pratique (h) Evaluation Total (h)
Introduction à l'informatique 7 (TP) 0 Compte rendu Examen écrit 7
Algorithmiques 7 (TP) 0 Compte rendu Examen écrit 7
Les Démarches d'un Projet Informatiuqe (Cycle en V / SCRUM) 7 (TP) 14 Compte rendu Examen écrit 21
Les Bases de Données Relationnelles 7 (TP) 14 Compte rendu Examen écrit 21
Langage SQL 7 (TP) 14 Compte rendu Examen écrit 21
Langage PL/SQL 7 (TP) 7 Examen écrit Correction d'exercices 14
La Programmation Linux (Shell) 7 (TP) 7 Compte rendu Examen écrit 14
Traitement de données avec Tableur Excel 14 (TP) 7 Compte rendu Examen écrit 21
Etendre les fonctionnalités de Excel (VBA) 7 (TP) 7 Compte rendu Examen écrit 14
La Chaîne décisionnelle 7 (TP) 7 Compte rendu Examen écrit 14
Outils de gestion des versions: Git 7 (TP) 7 Compte rendu Examen écrit 14
Environnement de développement (Edi : Eclipse) 4 (TP) 3 Compte rendu Examen écrit 7
Outils De Build : Apache Maven 4 (TP) 3 Compte rendu Examen écrit 7
Java Standard 14 (TP) 14 Compte rendu Examen écrit 28
Java Orienté Objet 12 (TP) 16 Compte rendu Examen écrit 28
Les API JAVA 7 (TP) 7 Compte rendu Examen écrit 14
Introduction aux tests unitaires (JUnit) 3 (TP) 4 Compte rendu Examen écrit 7
Le débogage sur Eclipse 3 (TP) 4 Compte rendu Examen écrit 7
Introduction au Big Data 3 (TP) 4 Compte rendu Examen écrit 7
Les service de base de l’écosystème hadoop (Hdfs, Mapreduce, yarn, Zookeeper) 10 (TP) 11 Compte rendu Examen écrit 21
Apache Hive 7 (TP) 7 Compte rendu Examen écrit 14
Apache kafka 7 (TP) 7 Compte rendu Examen écrit 14
Apache Spark 10 (TP) 11 Compte rendu Examen écrit 21
Apache HBase 7 (TP) 7 Compte rendu Examen écrit 14
Spark Streaming 7 (TP) 7 Compte rendu Examen écrit 14
Elasticsearch-Logstash-Kibana (ELK) 3 (TP) 4 Compte rendu Examen écrit 7
Apache Scala 14 (TP) 7 Compte rendu Examen écrit 21
Architecture BIG DATA 7 (TP) 0 Compte rendu Examen écrit 7
Exercice de Synthèse, Le Projet Final en Totale Immersion 54 (TP) 0 Cas pratique 54
Maîtrise des Dossiers de Compétences et optimisation des techniques de vente 30 (TP) 0 Présentation 30
Total "BIG DATA" : 490 Heures

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