Big Data : Architectures Hadoop, Spark & NoSQL à Rennes
Maîtrisez l'architecture Big Data : Hadoop, Spark, NoSQL. Traitez et analysez des données massives en temps réel et différé. Formation complète.
Durée : 21 heures
Pourquoi suivre cette formation à Rennes ?
Rennes, métropole bretonne en pleine expansion, offre un environnement propice à l'épanouissement professionnel dans le secteur du numérique. Son économie dynamique, portée par la French Tech et la présence de grands groupes comme Thales, Orange et Capgemini, crée une forte demande de compétences IT. La ville abrite également des pôles d'emploi importants dans le domaine de la cybersécurité, du développement logiciel et de l'intelligence artificielle. Choisir une formation IT à Rennes, c'est investir dans un avenir prometteur au cœur d'un écosystème innovant. Les formations informatiques à Rennes permettent d'acquérir les compétences recherchées par les entreprises locales et nationales, boostant ainsi votre carrière et votre employabilité. La ville bénéficie d'un cadre de vie attractif et d'une scène numérique en constante évolution.
Description de la formation
Le Big Data est au cœur de la transformation numérique, offrant aux entreprises des opportunités d'exploiter pleinement leurs données. Cette formation vous apporte les compétences essentielles pour concevoir et déployer des architectures Big Data robustes et scalables. Vous apprendrez à maîtriser les technologies clés telles que Hadoop, Spark et les bases de données NoSQL pour répondre aux enjeux du traitement et de l'analyse de données massives, qu'elles soient en temps réel ou en mode batch. À l'issue de cette formation, vous serez capable de mettre en œuvre des solutions complètes, de l'ingestion à la visualisation des données, en utilisant les outils et techniques les plus performants. Vous maîtriserez les concepts fondamentaux et les meilleures pratiques pour relever les défis posés par le traitement de volumes importants de données, et saurez optimiser les performances de vos applications Big Data.