Objectifs pédagogiques

• Concevoir une architecture Big Data en évaluant les critères de sélection.
• Mettre en œuvre et administrer les différentes couches d'une architecture Big Data.
• Choisir entre les architectures Kappa et Lambda en comprenant leurs avantages et inconvénients.
• Développer des solutions pratiques en utilisant les composants clés d'une architecture Big Data.

Durée

• 07 Heures

Cout/HT

• 500€

Public Concerné

• Ingénieurs en informatique spécialisés dans le traitement des données massives.
• Développeurs expérimentés intéressés par l'extension de leurs compétences vers l'architecture Big Data.
• Étudiants en informatique souhaitant se spécialiser dans les architectures Big Data.
• Analystes de données voulant approfondir leurs compétences en gestion d'architectures Big Data.

Prérequis

• Aptitudes en programmation.
• Connaissances de base en Java (optionnel).
• Familiarité avec l'utilisation d'un environnement de développement (IDE).
• Volonté d'apprendre et d'explorer de nouveaux concepts.

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

Suivi et évaluation des résultats

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

Programme

• Qu'est-ce qu'une architecture Big Data ?
• L'intérêt de la mise en place d'une architecture Big Data
• Les types d'architecture Big Data
• Comment faire le choix d'une architecture Big Data
• Les principales couches d'une architecture Big Data
• Les composants d'une architecture Big Data
• Exemples d'architectures Big Data

Modalité d’accès