Big Data : Architectures Hadoop, Spark & NoSQL

L'exploitation des données massives est aujourd'hui un levier stratégique majeur pour les entreprises qui souhaitent innover et optimiser leurs opérations. Cette formation se concentre sur les architectures Big Data, fournissant les compétences indispensables pour concevoir et déployer des systèmes capables de traiter et d'analyser d'énormes volumes de données, qu'elles soient structurées, semi-structurées ou non structurées. Les stagiaires apprendront à maîtriser les technologies fondamentales de l'écosystème Big Data, notamment Hadoop pour le stockage distribué et le traitement batch, Spark pour le traitement rapide en mémoire et l'analyse avancée, et les bases de données NoSQL, en particulier MongoDB, pour la gestion des données flexibles. La formation couvre également le traitement de flux de données en temps réel avec Spark Streaming et l'intégration des données dans des outils de visualisation. À l'issue de cette formation, les stagiaires seront aptes à mettre en œuvre des solutions complètes, de l'ingestion à la visualisation des données, en utilisant des outils performants. Ils maîtriseront les concepts fondamentaux et les meilleures pratiques pour relever les défis posés par le traitement de volumes importants de données, et sauront optimiser les performances de leurs applications Big Data.

Maîtrisez l'architecture Big Data : Hadoop, Spark, NoSQL. Traitez et analysez des données massives en temps réel et différé. Formation complète.

Durée : 21 heures

Domaine : Data & IA

Objectifs pédagogiques

• Concevoir et déployer des architectures Big Data distribuées et scalables.
• Maîtriser l'écosystème Hadoop pour le stockage et le traitement de données massives.
• Développer des applications de traitement de données performantes avec Spark et Spark Streaming.
• Utiliser des bases de données NoSQL telles que MongoDB pour la gestion de données non structurées.
• Mettre en œuvre des techniques d'analyse et de visualisation de données Big Data.

Technologies et outils

• Hadoop
• Spark
• Spark Streaming
• NoSQL (MongoDB)
• Python
• Java

Public cible

Cette formation s'adresse aux développeurs Big Data, architectes de données, Data Scientists, administrateurs système et ingénieurs DevOps désireux de maîtriser les architectures de traitement de données massives, qu'ils soient juniors ou confirmés.

Prérequis techniques

• Connaissances de base en programmation (Python ou Java recommandées)
• Notions de bases de données
• Familiarité avec les systèmes d'exploitation Linux (souhaitable)

Programme détaillé

Module 1 : Introduction au Big Data

• Définition, enjeux et cas d'utilisation du Big Data
• Les 5 V du Big Data : Volume, Vélocité, Variété, Véracité, Valeur
• Architectures Big Data : centralisées vs distribuées
• Panorama des technologies Big Data : Hadoop, Spark, NoSQL
• L'écosystème Hadoop : HDFS, MapReduce, YARN

Module 2 : Hadoop et HDFS

• Installation et configuration d'un cluster Hadoop
• Architecture de HDFS : NameNode, DataNode, Secondary NameNode
• Lecture et écriture de données dans HDFS
• Concepts de MapReduce : Mapper, Reducer, Combiner
• Développement d'applications MapReduce simples avec des exercices pratiques pour le traitement de jeux de données.

Module 3 : Spark

• Introduction à Spark : architecture et concepts clés (RDD, DataFrame, Dataset)
• Installation et configuration de Spark
• Programmation avec Spark : Spark Core, Spark SQL, avec des exemples de requêtes et de transformations de données.
• Traitement de données en mémoire avec Spark pour l'optimisation des performances.
• Intégration de Spark avec Hadoop pour des pipelines de données complexes.

Module 4 : NoSQL

• Introduction aux bases de données NoSQL : concepts et avantages par rapport aux bases relationnelles.
• Différents types de bases de données NoSQL : Key-Value, Document, Column-Family, Graph.
• Présentation et utilisation de MongoDB (base de données Document) : installation, configuration et modélisation de données.
• Requêtes et manipulations de données avec MongoDB : insertion, mise à jour, suppression et interrogation de documents.
• Cas d'utilisation de MongoDB dans un contexte Big Data, incluant des travaux pratiques sur des jeux de données réels.

Module 5 : Traitement de données en temps réel avec Spark Streaming

• Introduction à Spark Streaming : concepts et architecture pour le traitement de flux.
• Intégration de Spark Streaming avec des sources de données en temps réel (Kafka, Flume) pour l'ingestion de flux de données.
• Développement d'applications de traitement de flux de données, incluant des transformations et agrégations en temps réel.
• Analyse de données en temps réel avec Spark Streaming pour la détection d'anomalies ou la surveillance de métriques.

Module 6 : Analyse et Visualisation de données Big Data

• Techniques d'analyse de données Big Data : classification, clustering, régression, appliquées à des cas concrets.
• Introduction aux outils de visualisation de données : Tableau, Power BI, permettant de créer des représentations graphiques.
• Création de tableaux de bord interactifs pour l'exploration de données et la communication des insights.
• Présentation de cas d'utilisation concrets d'analyse et de visualisation de données Big Data pour la prise de décision.

Compétences acquises

Le stagiaire sera capable de concevoir, implémenter et gérer des architectures Big Data robustes et scalables. Il maîtrisera les technologies clés comme Hadoop, Spark et MongoDB pour le stockage, le traitement batch et en temps réel de données massives, ainsi que l'analyse et la visualisation pour extraire des insights pertinents. Le stagiaire pourra optimiser les performances des applications Big Data et sera apte à intégrer ces solutions dans des environnements professionnels complexes.