Formation - Big Data - Les fondamentaux de l'analyse de données

• Un quiz de consolidation des pré-requis

1 - Les nouvelles frontières du Big Data (Introduction)

• Immersion
• L'approche des 4 Vs
• Cas d'usages du Big Data
• Technologies
• Architecture
• Master-less vs Master-Slaves
• Stockage
• Machine Learning
• Data Scientist et Big Data
• Compétences
• La vision du Gartner
• Valeur ajoutée du Big Data en entreprise

2 - La collecte des données Big Data

• Typologie des sources
• Les données non structurées
• Typologie 3V des sources
• Les données ouvertes (Open Data)
• Caractéristiques intrinsèques des sources
• Nouveau paradigme de l'ETL à l'ELT
• Du "schema On Write" au "Schema on Read"
• Le concept du Data Lake
• La vision d'Hortonworks
• Les collecteurs Apache on Hadoop
• SQOOP versus NIFI
• Apache SQOOP - Présentation
• Apache NIFI - Présentation
• Les API de réseaux sociaux
• Lab : Ingestion de données dans un cluster avec Apache NIFI

3 - Le calcul massivement parallèle

• Genèse et étapes clés
• Hadoop : Fonctions coeurs
• HDFS - Différenciation
• HDFS - Un système distribué
• HDFS - Gestion des blocs et réplication
• Exemples de commandes de base HDFS
• MapReduce : aspects fonctionnels et techniques
• Apache PIG et Apache HIVE
• Comparatif des 3 approches
• Les limitations de MapReduce
• L'émergence de systèmes spécialisés
• Le moteur d'exécution Apache TEZ
• La rupture Apache SPARK
• SPARK point clés principaux
• SPARK vs Hadoop Performance
• L'écosystème SPARK
• IMPALA - Moteur d'exécution scalable natif SQL
• Le moteur d'exécution Apache TEZ
• Hive in Memory : LLAP
• Big Deep Learning
• La rupture Hardware à venir
• Labs : Exemples de manipulations HDFS + HIVE et Benchmark moteurs d'exécutions HIVE

4 - Les nouvelles formes de stockage

• Enjeux
• Le "théorème" CAP
• Nouveaux standards : ACID => BASE
• Les bases de données NoSQL
• Panorama des solutions
• Positionnement CAP des éditeurs NoSQL
• Les bases de données Clé-Valeur
• Focus Redis
• Les Bases de données Document
• Focus mongoDB
• Les bases de données colonnes
• Focus Cassandra et HBase
• Les bases de données Graphes
• Tendances 1 : Le NewSQL
• Tendances 2 : OLAP distribué
• Lab : Exemple d'utilisation d'une base NoSQL (HBASE)

5 - Le Big Data Analytics (Partie I - Fondamentaux)

• Analyse de cas concrets
• Définition de l'apprentissage machine
• Exemples de tâches (T) du machine learning
• Que peuvent apprendre les machines ?
• Les différentes expériences (E)
• L'apprentissage
• Approche fonctionnelle de base
• Les variables prédictives
• Les variables à prédire
• Les fonctions hypothèses
• Pléthore d'algorithmes
• Choisir un algorithme d'apprentissage machine
• Sous et sur-apprentissage
• La descente de gradient
• Optimisation batch et stochastique
• Anatomie d'un modèle d'apprentissage automatique
• La chaîne de traitement standard
• Composantes clés et Big Data
• Trois familles d'outils machine Learning
• Les librairies de machine Learning standards et Deep Learning
• Les librairies Scalables Big Data
• Les plates-formes de Data Science
• Lab : Exemples de traitement Machine Learning avec Notebook

6 - Le Big Data Analytics (Partie II - L'écosystème SPARK )

• Les différents modes de travail avec Spark
• Les trois systèmes de gestion de cluster
• Modes d'écriture des commandes Spark
• Les quatre API Langage de Spark
• Le machine Learning avec Spark
• Spark SQL - Le moteur d'exécution SQL
• La création d'une session Spark
• Spark Dataframes
• Spark ML
• L'API pipeline
• Travail sur les variables prédictives
• La classification et la régression
• Clustering et filtrage coopératif
• Lab : Exemple d'un traitement machine learning avec Spark

7 - Traitement en flux du Big Data (​streaming​ )

• Architectures types de traitement de Streams Big Data
• Apache NIFI - Description, composants et interface
• Apache KAFKA - Description, terminologies, les APIs
• Articulation NIFI et KAFKA (NIFI ON KAFKA)
• Apache STORM - Description, terminologies, langage (agnostique)
• Articulation KAFKA et STORM (KAFKA ON STORM)
• Apache SPARK Streaming et Structured Streaming
• Articulation KAFKA et SPARK
• Comparatif STORM / SPARK
• Deux cas concrets
• Lab : Réalisation d'un traitement Big Data en Streaming (Big Data streaming analytics)

8 - Déploiement d'un projet Big Data

• Qu'est ce que le Cloud Computing
• Cinq caractéristiques essentielles
• Trois modèles de services
• Services Cloud et utilisateurs
• Mode SaaS
• Mode PaaS
• Mode IaaS
• Modèles de déploiement
• Tendances déploiement
• Cloud Privé Virtuel (VPC)
• Focus offre de Cloud Public
• Caractéristiques communes des différentes offres de Cloud Public
• Focus Amazon AWS
• Focus Google Cloud Platform
• Focus Microsoft Azure
• Classement indicatif des acteurs
• Points de vigilance
• Lab : Visite d'une plate-forme de Cloud

9 - Hadoop écosystème et distributions

• L'écosystème Hadoop
• Apache Hadoop - Fonctions coeurs
• HDFS - Système de gestion de fichiers distribué (rappel)
• Map Reduce : système de traitement distribué (rappel)
• L'infrastructure YARN
• YARN - Gestion d'une application
• Docker on YARN
• Les projets Apache principaux et associés
• Les architectures types Hadoop
• Les distributions Hadoop
• Qu'est ce qu'une distribution Hadoop
• Les acteurs aujourd'hui
• Focus Cloudera
• Cloudera Distribution including Apache Hadoop (CDH)
• Focus Hortonworks
• Hortonworks Platforms HDP et HDF
• Nouvelle plate-forme Cloudera
• Vision Cloudera
• Cloudera Data Platform
• Cloudera Data Flow
• Lab : Visite d'une distribution Hortonworks dans le Cloud

10 - Architectures de traitement Big Data

• A - Traitement de données par lots (BATCH) : - le batch en Big Data - schéma de fonctionnement - usages types du batch processing - l'orchestrateur Apache OOZIE - les workflows OOZIE - les coordinateurs OOZIE (Coordinators) - limitations de OOZIE => FALCON - points de vigilance
• B - Traitement de données en flux (Streaming) : - principes - fonctionnement - rappel : modèles types de traitement de Flux Big Data - points de vigilance
• C - Modèles d'architecture de traitements de données Big Data : - objectifs - les composantes d'une architecture Big Data - deux modèles génériques : λ et Κ - architecture Lambda - les 3 couches de l'architecture Lambda - architecture Lambda : schéma de fonctionnement - solutions logicielles Lambda - exemple d'architecture logicielle Lambda - architecture Lambda : les + et les - - architecture Kappa - architecture Kappa : schéma de fonctionnement - solutions logicielles Kappa - architecture Kappa : les + et les -
• L'heure du choix
• Lab : Analyse architecturale de deux cas de figure

11 - La gouvernance des données Big Data

• Challenges Big Data pour la gouvernance des données
• L'écosystème des outils de gouvernance Big Data
• Les 3 piliers de la gouvernance Big Data
• Mise en perspective dans une architecture Big Data
• Management de la qualité des données Big Data
• Tests de validation de données dans Hadoop
• Les acteurs face à la qualité des données Big Data
• Management des métadonnées Big Data
• Focus Apache HCatalog
• Focus Apache ATLAS
• Management de la sécurité, de la conformité et la confidentialité Big Data
• Focus Apache RANGER
• Tendances sécurisation des SI
• Points de vigilance
• Lab : Réflexion collective ou individuelle sur des opportunités de projets Big Data dans l'organisation et définition des objectifs et des premiers jalons

• Un quiz pédagogique pour évaluer vos acquis et approfondir les sujets de votre choix
• Des vidéocasts pour revenir sur les points clés de la formation
• Des vidéos-tutos pour vous accompagner dans la mise en oeuvre de vos acquis