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Big Data Engineering : Hadoop, Spark et écosystème Big Data

🎓 Attestation IT Learning Academy 📅 4 Jours nouveau DAT-FC-006
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Présentation

À propos de cette formation

Big Data Engineering : Hadoop, Spark et écosystème Big Data est une formation courte et opérationnelle d’une durée indicative de 4 jours, conçu pour développer des compétences concrètes dans le domaine Data, BI & IA.

Le programme privilégie une approche progressive : explication des concepts, démonstrations, exercices guidés, cas métiers et correction collective afin de faciliter l’application immédiate en entreprise.

À l’issue de la formation, les participants disposent de méthodes pratiques, de bonnes pratiques professionnelles et d’une base claire pour approfondir la compétence ou rejoindre un parcours certifiant.

Vue d'ensemble

La formation en un coup d'œil

📅
Durée
4 jours
🏅
Certification
Attestation IT Learning Academy
📚
Domaine
BI & IA
🎯
Type
formation-courte
💬
Tarif
Sur devis
Public & prérequis

À qui s'adresse cette formation ?

Public cible

Analystes, cadres et managers
Développeurs et profils IT orientés data
Contrôleurs de gestion et responsables métiers
Professionnels souhaitant exploiter les données pour la décision

Prérequis

Connaissances générales du domaine recommandées
Utilisation courante d’un ordinateur et des outils numériques
Une expérience pratique constitue un avantage

Objectifs pédagogiques

Les objectifs de la formation

  • Comprendre les concepts clés liés à Big Data Engineering : Hadoop, Spark et écosystème Big Data
  • Maîtriser les méthodes, outils et bonnes pratiques du domaine
  • Appliquer les acquis à travers des exercices et cas professionnels
  • Produire des livrables exploitables en contexte réel
  • Identifier les erreurs fréquentes, risques et points de vigilance
  • Être capable d’utiliser rapidement les acquis dans son poste ou ses projets
Contenu pédagogique

Programme de la formation

01
Module 1 : Écosystème Big Data
Comprendre volumes, vélocité, variété, architectures distribuées et cas d’usage.
02
Module 2 : Stockage distribué
Découvrir principes Hadoop, data lake, formats de données et ingestion.
03
Module 3 : Traitement avec Spark
Manipuler données, transformations, actions et pipelines de traitement.
04
Module 4 : Architecture data
Concevoir batch, streaming, orchestration, qualité et gouvernance des données.
05
Module 5 : Sécurité et supervision
Aborder accès, traçabilité, performance et monitoring des traitements.
06
Module 6 : Industrialisation
Préparer les traitements pour des environnements professionnels.
07
Module 7 : Projet Big Data
Construire un pipeline simple depuis l’ingestion jusqu’à l’analyse.