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Big Data Foundation Certifiant

Préparer et passer la certification Big Data Foundation de l'EXIN

L’explosion quantitative du volume de données numériques constitue probablement l’un des faits les plus marquants de ces dernières années. Pas seulement en raison des faramineuses quantités d’informations en tous genres générées par nos activités numériques personnelles et professionnelles, mais aussi et surtout en raison des adaptations qui ont dû être opérées pour les collecter, les stocker, les partager, les classer, les sécuriser et les exploiter. C’est au final tout ce qui se cache derrière le phénomène « Big Data ». L’objet de cette formation est d’apporter aux participants les bases du Big Data et du Data Mining et de les préparer au passage de la certification Big Data Foundation de l’EXIN.

Objectifs

  • Connaître les fondamentaux du Big Data, ses origines et ses caractéristiques
  • Disposer de connaissances fondamentales sur 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

Public

  • Directeur Système Information (DSI)
  • Architecte IT
  • Chef de projet IT
  • Toute personne souhaitant acquérir la certification EXIN "Big Data Foundation"
  • Il est recommandé aux personnes souhaitant suivre une formation plus opérationnelle de consulter le programme de la formation "Big Data - Les fondamentaux de l'analyse des données" (BD540) qui constitue de point d'entrée d'une filière technique.

Prérequis

  • Connaissances de base des architectures techniques

Programme de la formation

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.