Big Data - Gestion et traitement des données massives - Avancé formations
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Description
Le monde de Hadoop et de Big Data peut être intimidant. Des centaines de technologies avec des noms cryptiques forment l’écosystème Hadoop. Avec ce cours, les participants comprendront non seulement ce que sont ces systèmes et comment ils vont ensemble, mais à les utiliser pour résoudre de vrais problèmes d’affaires. Voici quelques éléments de contenu traités dans la formation :
- Comprendre comment les clusters hadoop sont gérés par YARN, Tez, Mesos, Zookeeper, Zeppelin, Hue et Oozie.
- Choisir une technologie de stockage des données adaptée à l’application.
- Stocker et analyser des données volumineuses avec Sqoop, Hive, MySQl, HBase, Cassandra, MongoDB, Drill, Phoenix et Presto.
- Gérer et analyser des données en streaming en temps réel avec Kafka, Flume, Spark Streaming, Flink et Storm.
- Intégrer ElasticSearch, LogStash et Kibana sur l’écosystème Hadoop et créer des pipelines de données réelles pour des applications Big Data.
Clientèle cible
Analystes et administrateurs de bases de données, analystes et consultants en informatique, programmeurs et développeurs, ingénieurs informaticiens, techniciens de réseau informatique, ainsi que pour tout personne qui a des connaissances en informatique (Algorithmique, base de données).
Formule d'enseignement
En ligne
Préalables
Prérequis : Avoir suivi la formation Big Data - Gestion massive des données - de base
Que vais-je apprendre?
- Découvrir comment Apache Spark fonctionne sur un cluster.
- Configurer des flux de données avec Spark Streaming et les transformer. PLAN DE COURS Page 2 sur 2
- Connecter Spark Streaming à des sources de données hautement évolutives, notamment Kafka, Nifi, Flume et Kinesis.
- Former des modèles d’apprentissage machine en temps réel avec des données continues, et les utiliser pour faire des prédictions qui s’améliorent avec le temps.
- Empaqueter, déployer et exécuter le code Spark Streaming autonome vers un cluster Hadoop réel.
- Analyser et visualiser des données provenant des médias sociaux (Facebook, Twitter, etc.) en temps réel, dans un environnement Hadoop.
- Ingester de flux de données avec LogStash, Apache Hive et Apache Pig vers ElasticSearch.
- Visualiser des données à l’aide de Kibana et créer des tableaux de bord en temps réel.
Qui va m'accompagner?
Amor Amani
Monsieur Amor Amami est un scientifique de données/ ingénieur Big Data comptant plus de 13 ans d'expérience dans les technologies de l'information. Il possède les certifications: MSCE (Data management and Analytics), MCSA Machine Learning and data science, CCA Hadoop Administration Certification, Analyzing and Visualizing Data with Microsoft Power BI certification.
Il est motivé par la conviction que les données peuvent être utilisées pour prendre de meilleures décisions. Il veut pouvoir faciliter aux gens la compréhension du code et l’utilisation efficace des données.
Ainsi, il se démarque à travers les multiples facettes d'un schéma décisionnel, telles que la gestion des processus d'affaires, la collecte d'information (ETL), le stockage des informations (DW, Data Lake avec Hadoop) et la restitution des informations (Visualisation, Reporting, Machine Learning, Deep Learning). Ses formations et ses expériences professionnelles lui ont permis de maîtriser le domaine Big data (Écosystème Hadoop, distribution Cloudera et Horton Works) et la science de données (machine Learning, Deep Learning, Tensorflow,H2O,..). Il a réalisé plusieurs projets où il a exploré diverses facettes d’internet des objets, Big data et de la science des données.
Par ailleurs, il a travaillé pour de grands comptes au Québec-Canada et ailleurs comme CGI, Montréal, Revenu Québec, Familiprix (siège social), Société Groupe Magasin Général, Compagnie des mines (CPG), Bureau de Poste.
Dates, horaire et déroulement
Politique d'annulation
Les frais d'inscription seront remboursés en totalité, à condition d'annulation par écrit au minimum 72 heures avant la tenue du cours. Aucun remboursement, qu'il soit total ou partiel, ne sera accordé en deçà de 72 heures avant le début du cours et une fois le cours débuté.
Admissibilité au tarif de Services Québec
Clientèles admissibles (2 conditions obligatoires)
1. La formation doit être en lien avec votre emploi et/ou votre domaine d’études;
2. Vous devez être :
- Travailleur en emploi dans une entreprise privée de moins de 250 employés (si l'entreprise comporte plusieurs succursales, cela comprend la totalité des employés);
- Travailleur autonome ou
- Travailleur saisonnier en période d’arrêt de travail.
* Pour chaque groupe de formation, le nombre maximal de participants provenant d'une même entreprise est limité à 5.
* L'admissibilité devra être accordée prioritairement à la clientèle résidant ou travaillant dans la région de la Capitale-Nationale ou de la Chaudière-Appalaches. Vous êtes d'une autre région? Quelques places sont disponibles.
Clientèles inadmissibles
- Personne sans emploi;
- Étudiant à temps plein;
- Travailleur des ministères, organismes et agences du gouvernement du Québec;
- Travailleur des ministères et organismes du gouvernement fédéral;
- Travailleur des établissements de formation des réseaux d’enseignement;
- Travailleur employé par les municipalités;
- Prestataire de la CNESST et de la SAAQ.
Formules d'enseignement
Si votre formation a lieu en ligne, vous aurez besoin de :
- Ordinateur avec Windows ou MAC
- Connexion internet de type haute vitesse
- Micro (obligatoire)
- Caméra Web (recommandée)
Veuillez noter que les cours ne sont pas enregistrés.
Contactez-nous
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