Big Data, certification CCC Big Data Foundation

New Technologies

Introduction

Cette formation apporte une compréhension générale du Big Data dans le contexte de Cloud Computing. Elle combine des connaissances théoriques avec une introduction aux technologies communément utilisées.

La formation prépare également à l’examen de certification « CCC Big Data Foundation » (Cloud Credential Council), d’une durée de 60 minutes, composé de 40 questions à choix multiple en anglais. Il se déroule en fin d'après-midi du dernier jour de cours dans nos locaux ou un jeudi à convenir.

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Modules, dates, inscription

La formation est dispensée 2 fois par semestre, généralement à raison d'un jour par semaine. Cette formule permet une meilleure assimilation.
Big Data, certification CCC Big Data Foundation
Cycle 1
Durée
2 j.
Prix
CHF 1'500.-
Prix/J
CHF 750.-
20, 21 mai 2021
Big Data, certification CCC Big Data Foundation
Cycle 2
Durée
2 j.
Prix
CHF 1'500.-
Prix/J
CHF 750.-
29, 30 sep 2021
Examen de certification EXIN Big Data Foundation
Durée
60 min.
Prix
240.-
Prix/J
n.a.
à convenir
    Sauf indication contraire, les cours se déroulent en journée de 09:00 à 12:00 et de 13:30 à 17:00.

    Le prix du cours comprend toute la documentation pédagogique distribuée. L'examen de certification n'est pas compris dans le prix du cours.

    Selon notre expérience, la réussite des examens implique en plus du cours et des exercices dirigés, un travail personnel d´assimilation conséquent dont la charge est estimée à 2 jours par jour de cours.

    Programme détaillé

    Les thèmes suivants sont traités dans ce cours :
    1. Big Data Fundamentals
    2. Big Data Sources
    3. Data Mining – Concepts and Tools
    4. Big Data Technologies – Hadoop
    5. Big Data Technologies – MongoDB
    6. Exam Preparation
    • Big Data Fundamentals
      • Overview : History ; Definition; Benefits ; Characteristics : Volume; Velocity; Variety
      • Big Data Technologies – Overview
        • Hadoop : Introduction; Usage Example; Concepts; Use Cases
        • MongoDB : Introduction; Features; Concepts; Use Cases
      • Big Data Success Stories
        • Target US : Background; Analysis
        • Fighting Piracy on High Seas : Background; Analysis
      • Big Data – Privacy and Ethics
        • Privacy : Compliance; Challenges; Approach
        • Ethics
      • Big Data Projects
        • Who Should Be Involved?
        • What Is Involved?
    • Big Data Sources
      • Enterprise Data Sources : Enterprise Systems; Oracle; SAP; Microsoft; Data Warehouses; Unstructured Data, Metadata
      • Social Media Data Sources
        • Introduction
        • Facebook : Introduction; Public Feed API; Keyword Insights API; Graph API
        • Twitter : Introduction; Streaming APIs; REST APIs
        • Other Social Media
      • Public Data Sources
        • Introduction
        • Weather
        • Economics
        • Finance
        • Regulatory Bodies
    • Data Mining – Concepts and Tools
      • Data Mining – Introduction
        • Introduction
        • Types of Data Mining : Overview; Classification; Association; Clustering
        • Data Mining – Tools
        • Introduction
        • Weka
        • Modules of Weka Applications
        • KNIME
        • KNIME – Example
        • R Language
    • Big Data Technologies – Hadoop
      • Hadoop Fundamentals
        • Introduction
        • Main Components of Hadoop
        • Additional Components of Hadoop
      • Install and Configure
        • Download
        • How to Install and Configure
      • MapReduce
        • Introduction
        • How Does It Work?
      • Data Processing with Hadoop
        • Introduction
        • Twitter Sentiment Analysis : Overview; Algorithm
        • Network Log Analysis : Overview; Algorithm
    • Big Data Technologies – MongoDB
      • MongoDB Fundamentals
        • Introduction
        • Replication
        • Sharding
        • Sharding and Replication
        • MongoDB Ecosystem : Languages and Drivers; Hadoop Integration; Tools
      • Install and Configure
        • Download
        • How to Install and Configure
      • Document Databases
        • Introduction
        • Documents
        • Document Design Considerations
        • Fields
      • Data Modelling with Document Databases
        • Introduction
        • Twitter Sentiment Analysis : Algorithm
        • Network Log Analysis : Algorithm
    • Exam Preparation
      • Review questions
      • Exam tip

    Objectifs

    • acquérir une bonne vue d’ensemble du Cloud Computing ainsi que de ses interactions avec les autres domaines liés à la gestion des informations
    • maîtriser les concepts fondamentaux du Cloud Computing
    • connaître les principes permettant de déployer, de structurer et de concevoir une plateforme dans le Cloud
    • se préparer à l’examen de certification « EXIN Cloud Computing Foundation »

    Prérequis

    • avoir un intérêt dans l’utilisation et la gestion de services informatiques dans le Cloud

    Pour qui

    • tout professionnel impliqué dans le business de n’importe quel domaine intéressé par le potentiel de l’Internet des Objets
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