Architecte Big Data : Conception et Implémentation (Hadoop, Spark)

Dans un environnement où les entreprises génèrent et collectent des volumes massifs de données, la capacité à concevoir et implémenter des architectures robustes est primordiale. Cette formation prépare les professionnels à maîtriser les défis posés par le volume, la vélocité et la variété des données, en transformant ces flux bruts en leviers stratégiques pour la prise de décision. Les stagiaires acquerront des compétences essentielles pour élaborer des architectures Big Data et Data Warehouse performantes. Ils exploreront des modèles architecturaux avancés tels que Lambda, Kappa et Data Mesh, et se familiariseront avec des technologies incontournables comme Hadoop, Spark, les bases de données NoSQL et Kafka. La formation inclut également la pratique d'outils d'orchestration de pipelines de données comme Airflow et Luigi, et aborde l'intégration avec les plateformes cloud majeures (AWS, Azure, GCP). À l'issue de ce parcours, les participants seront aptes à concevoir, déployer et optimiser des systèmes Big Data, assurant une gestion efficace et sécurisée des données au sein de leur organisation.

Maîtrisez la conception et l'implémentation d'architectures Big Data et Data Warehouse robustes et performantes. Gérez efficacement le volume, la vélocité et la variété des données.

Durée : 35 heures

Domaine : Data & IA

Objectifs pédagogiques

• Concevoir des architectures Big Data et Data Warehouse adaptées aux besoins métiers spécifiques.
• Implémenter des pipelines de données robustes et performants à l'aide d'outils d'orchestration.
• Choisir et configurer les technologies Big Data pertinentes (Hadoop, Spark, NoSQL, Kafka) pour des cas d'usage variés.
• Optimiser les performances des systèmes Big Data et Data Warehouse en fonction des contraintes techniques et métier.
• Sécuriser et gouverner les données dans des environnements Big Data, en conformité avec les normes en vigueur.

Technologies et outils

• Hadoop
• Spark
• NoSQL (MongoDB, Cassandra)
• Kafka
• Airflow
• Luigi
• AWS
• Azure
• GCP

Public cible

Cette formation s'adresse aux architectes de données souhaitant se spécialiser en Big Data, aux développeurs Big Data expérimentés, aux administrateurs de bases de données désireux d'évoluer vers le Big Data, aux Data Scientists voulant approfondir leur compréhension de l'infrastructure Big Data, et aux chefs de projet impliqués dans des initiatives Big Data.

Prérequis techniques

• Connaissances de base en bases de données et SQL
• Notions de programmation (Python, Java ou Scala)
• Compréhension des concepts de stockage et de traitement des données

Programme détaillé

Module 1 : Introduction au Big Data et au Data Warehouse

• Concepts clés du Big Data : Volume, Vélocité, Variété, Véracité, Valeur (les 5V)
• Différences et complémentarités entre Data Warehouse et Data Lake
• Cas d'usage du Big Data dans différents secteurs d'activité
• Panorama des technologies Big Data

Module 2 : Architectures Big Data

• Architecture Lambda : Principes et implémentation
• Architecture Kappa : Principes et implémentation
• Architecture Data Mesh : Principes et mise en œuvre
• Choix de l'architecture en fonction des besoins métier et techniques

Module 3 : Technologies Big Data

• Hadoop : Composants clés et fonctionnement (HDFS, YARN)
• Spark : Traitement de données en mémoire, RDD, DataFrames et Spark Streaming
• NoSQL : Bases de données orientées documents (MongoDB), clés-valeurs, graphes (Cassandra)
• Kafka : Plateforme de streaming distribuée de données, producteurs et consommateurs
• Cloud Computing pour le Big Data (AWS EMR, Azure HDInsight, GCP Dataproc)

Module 4 : Conception et Implémentation d'un Data Warehouse

• Modélisation dimensionnelle : Schéma en étoile, schéma en flocon
• ETL (Extract, Transform, Load) : Principes, conception et outils d'implémentation
• Optimisation des performances d'un Data Warehouse : indexation, partitionnement
• Sécurité et gouvernance des données dans un Data Warehouse

Module 5 : Pipelines de données

• Conception et implémentation de pipelines de données bout-en-bout
• Ingestion de données depuis différentes sources (bases relationnelles, fichiers, APIs)
• Transformation et nettoyage des données pour l'analyse
• Orchestration des pipelines de données avec Airflow et Luigi : planification, monitoring, gestion des dépendances

Module 6 : Optimisation et Monitoring

• Techniques d'optimisation des performances des clusters Big Data et des requêtes
• Monitoring des systèmes Big Data et Data Warehouse : métriques clés, outils de visualisation
• Gestion des incidents et résolution des problèmes courants en environnement Big Data

Compétences acquises

À l'issue de cette formation, le stagiaire sera capable de concevoir et de déployer des architectures Big Data et Data Warehouse évolutives, de mettre en œuvre des pipelines de données robustes et automatisés, et d'optimiser les performances des systèmes de traitement de données massives. Il maîtrisera les technologies clés comme Hadoop, Spark et Kafka, et pourra les appliquer à des cas d'usage concrets pour extraire de la valeur et soutenir les décisions stratégiques de l'entreprise.