Big Data

Objectifs

• Connaître les fondamentaux du Big Data, ses origines et ses caractéristiques
• Comprendre ce qu’est le Data Mining
• Appréhender les technologies les plus populaires du Big Data
• Préparer et passer l'examen de certification "Big Data Foundation" de l'EXIN

Programme

Introduction

Les fondamentaux du Big Data

• Un peu d’histoire...
• Définition, caractéristiques et bénéfices
• Les dimensions (volume, variété, vélocité)
• Les technologies les plus populaires (Hadoop, MongoDB)
• Éthique et vie privée

Les sources du Big Data

• Les données de l’entreprise (Oracle, SAP, Microsoft, Data Warehouses, données non-structurées)
• Réseaux sociaux (Facebook, Twitter, autres)
• Données publiques en Open Data (économiques, financières, comportementales, etc.).

Data Mining

• Définition
• Les techniques descriptives et prédictives (Classification, association, segmentation, etc...)
• Exemples d’outils (Weka, KNIME, R).

Zoom sur Hadoop

• Présentation de Hadoop (Les principaux composants, les extensions)
• Installation et configuration
• MapReduce
• Data Processing avec Hadoop

Zoom sur MongoDB

• Présentation de MongoDB
• Réplication et sharding
• Ecosystèmes (langages, drivers, outils, intégration avec Hadoop)
• Installation et configuration
• Base de données de documents
• Modèle de données de documents

Préparation et passage de l'examen "Big Data Foundation"

• Examens blancs avec réponses
• Le passage de l’examen s’effectue le dernier jour, en ligne et en anglais. Cela consiste en un QCM d’une heure, comportant 40 questions. Un score minimum de 65% est requis pour réussir l’examen.