FORMEZ-VOUS AU BIG DATA AVEC NEOXIA ! INTRODUCTION AU BIG DATA
  mardi 7 juin 2016

Fort de notre expérience en formations Big Data, nous vous proposons deux nouvelles formations adaptées à vos besoins : Introduction au Big Data et Apprendre le Big Data par la pratique.

Paris - ile de france

Nos principes

Les principes qui résultent de notre expérience et qui structurent notre offre sont les suivants :

Pas de formations mixtes développeurs et managers
Neutralité : pas de formation spécifique à un produit ou à une distribution
Utilisation de datasets de tailles significatives, de clusters sur le Cloud, de vos machines pour s’y connecter : Bring Your Own Device !
Pas de papier : diffusion des supports et des corrections des exercices au format PDF
Agilité : résultante des choix précédents, nous pouvons mieux coller aux évolutions de cet écosystème très mouvant et, par exemple, consacrer davantage de temps à Spark qu’à Hadoop !


Pourquoi Spark ?

L’écosystème du Big Data en rupture permanente pose un nouveau défi aux organisations, aux projets et aux individus : sur quelles technologies peut-on raisonnablement s’engager ? Les repères confortables des marques habituelles disparaissent et laissent place à un nuage de points aux noms exotiques et en perpétuel mouvement. Tout le monde ne peut pas revoir la moitié de sa base de code tous les mois comme Google, il faut bien que les choix aient une certaine pérennité.

Nous pensons qu’aujourd’hui il est judicieux de partir sur Spark pour les raisons suivantes.

Rapidité : Spark a été conçu pour tirer le meilleur parti des machines actuelles. L’utilisation de la mémoire lui permet d’aller de 10 à 100 plus vite que le couple Hadoop + MapReduce. Il devient dès lors possible de traiter des données massives avec des algorithmes itératifs de Machine Learning.
Généricité : un graphe orienté acyclique (DAG), le concept de base que Spark manipule, est beaucoup plus générique que MapReduce qui n’en est qu’un exemple.
Expressivité : pour un traitement équivalent, il faut trois fois moins de code avec Spark qu’avec Hadoop. “Ce qui ce conçoit bien s’énonce clairement et les mots pour le dire arrivent aisément.” [Boileau – L’Art Poétique]
Unicité : Spark fait marcher le modèle Open Source à plein régime et n’est pas soumis aux tentatives de différenciation des éditeurs de distribution Hadoop.
Continuité : le déploiement sur un cluster d’un traitement mis au point par un Data Scientist sur sa machine s’opère par un simple changement d’URL.


Introduction au Big Data

Vous êtes manager et vous souhaitez disposer d’un panorama large de l’état de l’art du Big Data avant de vous engager ?

Cette formation en un jour est faite pour vous, elle vous donnera le recul nécessaire pour comprendre comment ces technologies sont apparues et vous présentera les derniers outils de stockage et de traitement distribués sans s'appesantir sur les aspects techniques.


objectifs

Vous souhaitez comprendre concrètement
ce qui se cache derrière le terme à la mode “Big Data”,
quelles sont les briques techniques qui le composent et
l’exploitation qui peut en être faite pour proposer de nouveaux usages.

programme

1ère demi journée

Définition, usages et impacts du Big Data
Les solutions de stockage pour le Big Data : les bases NoSQL

2ème demi journée

Les solutions de traitement pour le Big Data : Hadoop, Pig, Hive, Spark
Introduction au Machine Learning
Comment initialiser une démarche Big Data ?

Évaluation de la formation
Questionnaire de fin de formation
méthode pédagogique

Cette formation comprend une importante partie théorique, des échanges sous la forme d’ateliers, des analyses de cas et des retours d’expérience du formateur.