Mise en œuvre de solutions d’analyse de données de masse

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OBJECTIFS :

• Acquérir les compétences techniques nécessaires à la mise en œuvre d’analyses Big Data
• Comprendre le cadre juridique du stockage et de l’analyse de données
• Savoir utiliser des outils de collecte Open Source
• Être en mesure de choisir la bonne solution de stockage de données selon le type de projet
• Maîtriser l’analyse des résultats et comprendre la signification des données extraites

PROGRAMME DE FORMATION:

La collecte de données

• Où et comment collecter des données ?
• Les sources de données, les API, les fournisseurs, les agrégateurs…
• Les principaux outils de collecte et de traitement de l’information (ETL)
• Prise en main de Talend ETL et de Talend Data Preparation (outils libres)
• Les particularités de la collecte des données semi-structurées et nonstructurées

Le stockage les données

• Les différentes formes de stockage des données : rappel de l’architecture relationnelle de stockage des données transactionnelles (SGBD/R) et multidimensionnelles (OLAP)
• Les nouvelles formes de stockage des données – compréhension, positionnement et comparaison : Bases orientées clé-valeur, documents, colonnes, graphes
• Panorama des bases de données NoSQL
• Prise en main d’une base de données orientée colonne (Hbase)
• Particularités liées au stockage des données non-structurées
• Comment transformer des données non structurées en données structurées

L’écosystème Hadoop

• Présentation des principaux modules de la distribution Apache Hadoop
• Présentation et comparaison des principales distributions commerciales (Cloudera, Hortonworks…)
• L’infrastructure matérielle et logicielle nécessaire au fonctionnement d’une distribution Hadoop en local ou dans le Cloud
• Les concepts de base de l’architecture Hadoop : Data Node, Name Node, Job Tracker, Task Tracker
• Présentation de HDFS (Système de gestion des fichiers de Hadoop)
• Prise en main et exercices pratiques dans HDFS
• Présentation de MapReduce (Outil de traitement de Hadoop)
• Les commandes exécutées au travers de PIG
• Utilisation de HIVE pour transformer du SQL en MapReduce

L’analyse de données

• Requêter les données
• Analyser et comprendre la signification des données extraites
• Particularités liées à l’analyse des données non structurées
• Analyse statistique : notions de base
• Analyse prédictive : comment transformer des données du passé en prévisions pour le futur
• Calculer des tendances
• Développer des programmes simples d’automatisation des analyses (en Python) Machine Learning : les bases de l’apprentissage machine avec Spark
• Deep Learning : notions de base de l’analyse future automatisée de données non structurées

Mise en œuvre de projets Big data

• Automatisation de tâches avec Oozie
• Mise en production de programmes de Machine Learning
• L’utilisation des notebooks comme délivrables
• Traitement du temps réel Gouvernance de données Big Data

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INFORMATIONS COMPLÉMENTAIRES :

PUBLIC VISÉ

• Data scientistes
• Consultants
• Chefs de projet
• Développeurs
• Analystes et statisticiens

PRÉ-REQUIS

• Connaissances de base des modèles statistiques et des langages de programmation
• Langage SQL

RESSOURCES

• Supports pédagogiques
• 40% de théorie
• 60% de pratique

MODALITÉS D’ACCÈS

• Présentiel
• A distance
• Interentreprises
• Intra-entreprise

MÉTHODES PÉDAGOGIQUES

• Apport magistral et interactivité
• Travaux pratiques

ÉVALUATION

• Exercices pratiques
• Mise en situation