Big Data -

Comprendre les grands concepts du Big Data.
Connaître les enjeux du métier (banque) associés au Big Data.
Faire un tour d’horizon des principales technologies et de leur bon usage.
Savoir penser Big Data.

Connaître les principales technologies et leur bon usage.
Manipuler HDFS, Hive, Kafka, HBase, Spark, YARN.
Connaître les architectures Big Data.

Comprendre les concepts avancés du Big Data.
Approfondir les technologies et des best practices :
1. Stockage de la données (Hdfs, Hive)
2. Traitement des données (Kafka, Spark)
3. Exploitation des données (Hue, Oozie)

Comprendre les concepts avancés du Big Data.
Maîtriser les technologies et des best practices :
1. Stockage de la données (Hive)
2. Data Ingestion

Comprendre les concepts avancés du Big Data.
Maîtriser les technologies et les best practices :
1. Traitement des données (Spark)
2. Exploitation des données (Hdbase)

Comprendre les concepts avancés du Big Data.
Maîtriser les technologies et les best practices sur le traitement des données (Kafka, Spark streaming).

Le BigData – Définitions et usages.
Ingestion de la donnée, stockage, traitement et préparation de la donnée.
Sécurité de la donnée.
Concept de sauvegarde et restauration.
La visualisation des données.
Outillage DevOps.
Spark et Python pour la Datascience.

Connaître les apports de Cassandra par rapport à d’autres solutions existantes.
Savoir installer et configurer le SGDB Cassandra.
Pouvoir maîtriser CQL.
Savoir administrer un cluster Cassandra.
Savoir créer, et manipuler des objets Cassandra.
Découvrir les principes d’optimisation du développement sur Cassandra.

Comprendre et appréhender la modélisation sur Cassandra.
Connaître les composants Cassandra.
Connaître les principes d’optimisation.

Découvrir l’architecture du SGBD NoSQL
Apache Cassandra.
Installer et configurer le SGBD NoSQL
Apache Cassandra.
Créer une base de données et manipuler ses objets.
Découvrir les principes de l’optimisation et du développement.