• Savoir développer des applications bigData et mettre les oeuvre les outils adaptés aux différents types de données (Cassandra, spark, Neo4j, ElasticStack).
• Comprendre le fonctionnement des principaux outils de requêtage et de traitement des données.
• Acquérir les bonnes pratiques de distribution de messages, savoir configurer kafka pour intégrer les données de différents formats et de sources différentes.
• Comprendre les connexions existantes entre les mondes relationnels et NoSQL en environnement Big Data.
• Savoir mettre en oeuvre Hive et Pig, Impala, les Spark Dataframes.

Comprendre les principaux concepts du Big Data ainsi que l'écosystème technologique d'un projet Big Data

• L'essentiel du BigData : calcul distribué, données non structurées. Besoins fonctionnels et caractéristiques techniques des projets. La valorisation des données. Le positionnement respectif des technologies de cloud, BigData et noSQL, et les liens, implications.
• Concepts clés : ETL, Extract Transform Load, CAP, 3V, 4V, données non structurées, prédictif, Machine Learning.
• L'écosystème du BigData : les acteurs, les produits, état de l'art. Cycle de vie des projets BigData.
• Atelier: Amazon Rekognition, Polly, EMR.

Savoir analyser les difficultés propres à un projet Big Data

• Rôle de la DSI dans la démarche BigData. Gouvernance des données: importance de la qualité des données, fiabilité, durée de validité, sécurité des données
• Emergence de nouveaux métiers : Data-scientists, Data labs, Hadoop scientists, CDO, ...
• Intégration avec les outils statistiques présents et les outils BigData futurs

Déterminer la nature des données manipulées 

• Les différents modes et formats de stockage.
• Les types de bases de données : clé/valeur, document, colonne, graphe. Besoin de distribution. Définition de la notion d'élasticité. Principe du stockage réparti.
• Données structurées et non structurées, documents, images, fichiers XML, JSON, CSV, ...
• Atelier: démonstrations avec une base MongoDB et une base Cassandra sur des données de différents types.

Appréhender les éléments de sécurité, d'éthique et les enjeux juridiques

• Les risques et points à sécuriser dans un système distribué.
• Aspects législatifs et éthiques: sur le stockage, la conservation de données, ..., sur les traitements, la commercialisation des données, des résultats
• Atelier : mise en évidence des problèmes liés à la réplication inter-régions et concernant les aspects juridiques des données : droits d'exploitation, propriété intellectuelle, ...
• Etude des failles de sécurité sur une infrastructure Hadoop.

Exploiter les architectures Big Data 

• Les objectifs de la supervision, les techniques disponibles. La supervision d'une ferme BigData.
• Objets supervisés. Les services et ressources. Protocoles d'accès. Exporteurs distribués de données.
• Définition des ressources à surveiller. Journaux et métriques.
• Application aux fermes BigData : Hadoop, Cassandra, HBase, MongoDB
• Besoin de base de données avec agents distribués, de stockage temporel (timeseriesDB)
• Produits : Prometheus, Graphite, ElasticSearch.
• Présentation, architectures.
• Les sur-couches : Kibana, Grafana.
• Atelier: mise en oeuvre de prometheus pour la supervision d'une ferme Cassandra sur une infrastructure distribuée multi-nœuds.

Mettre en place des socles techniques complets pour des projets Big Data

• Etude des différents composants d'une infrastructure BigData : 
• Stockage distribué : réplication, sharding, gossip, hachage,
• Principe du schemaless, schéma de stockage, clé de distribution, clé de hachage
• Systèmes de fichiers distribués : GFS, HDFS, Ceph. Les bases de données : Redis, Cassandra, DynamoDB, Accumulo, HBase, MongoDB, BigTable, Neo4j, ...
• Calcul et restitution :Apport des outils de calculs statistiques
• Langages adaptés aux statistiques, liens avec les outils BigData.
• Outils de calcul et visualisation :R, SAS, Spark, Tableau, QlikView, ...
• Caractéristiques et points forts des différentes solutions.
• Atelier : mise en œuvre du sharding avec une base de données MongoDB sur une infrastructure distribuée.

ElasticStack

• Présentation, fonctionnalités, licence
• Positionnement Elasticsearch et les produits complémentaires : Kibana,X-Pack,
• Logstash, Beats
• Principe : base technique Lucene et apports d'ElasticSearch
• Définitions et techniques d'indexation.

Installation de base

• Prérequis techniques.
• Installation avec les RPM.

Outils d’interrogation

• Communication en RESTful avec le cluster
• Interface http DevTools, travaux pratiques, démonstration.

Traitement des données

• Structure des données. stockage, indexation
• Format des données.
• Conversion au format JSON des données à traiter.
• Interrogations avec Search Lite et avec Query DSL (domain-specific language)
• Notion de 'filtre' pour affiner des requêtes.

Autres composants

• Démonstrations de Logstash, Kibana et Beats
• Intégration.

Positionnement

• Positionnement d'Elasticsearch et des produits complémentaires :Kibana, Logstash, Beats, X-Pack
• Présentation des concepts clés d'ElasticSearch
• Atelier : comparaison d'ElasticSearch avec d'autres moteurs d'indexation en fonction du cas d'utilisation.

Identifier les enjeux et les cas d'utilisation d'un moteur de recherche

• Présentation de la pile elastic.
• Cas d'usage classiques : analyse de logs et securité, analyse de métriques, recherches web, ...
• Analyse et visualisation de données
• Principes de base de l'analyse de texte, recherche dans des données structurées, recherche full text,
• Atelier : choix d'un outil d'indexation en fonction des contraintes d'utilisation.

Appréhender le fonctionnement d'ElasticSearch

• Principe : base technique Lucene et apports d'ElasticSearch. Fonctionnement distribué
• Concepts clés : index, types, documents, noeuds, clusters, shards et replica
• Notions de datatypes et mappings
• Opérations CRUD : exemples d'opérations basiques, création d'index et mappings
• Atelier : Installation d'une pile Elastic et création d'un index.

Savoir installer et configurer ElasticSearch

• Prérequis techniques. Mode d'installation en grappe distribuée.
• API RESTful en HTTP . Requêtes avec Search Lite et avec Query DSL (domain-specific language)
• Atelier : premiers pas dans la console DevTools de Kibana.

Indexer des volumes importants de données

• Format et stockage des données.
• Conversion au format JSON des données à traiter.
• Structure des données. Stockage, indexation. Terminologie Elasticsearch : notions de document, index.
• Métadonnées : _index, _ID
• Choix de l'identifiant par l'application avec l'API index, ou génération automatique d'un identifiant, ...
• Indexation inversée. Outils d'interrogation.
• Atelier : exemples de requêtes simples et plus complexes : recherche de «phrases», extraction de plusieurs documents, ...
• Notion de pertinence du résultat : «score»
• Utilisation de 'filtre' pour affiner des requêtes.
• Atelier : Mise en œuvre d'une agrégation de résultats.
• Ecriture de requêtes complexes.
• Notions d'agrégations,
• Atelier : préparation des données, agrégation de mesures, bucket aggregation.
• Gestion des accès concurrents
• Utilisation du numéro de version.
• Gestion par l'application : différentes méthodes selon les contraintes fonctionnelles.
• Utilisation d'un numéro de version externe..

Comprendre comment administrer le système et le surveiller afin de garantir sa disponibilité

• Flux logstash et présentation Kibana
• Traitement de logs avec logstash
• Introduction à beats, installation et configuration
• Supervision du système avec MetricBeat et FileBeat
• Atelier : recherche, visualisation, création de tableaux de bord et graphiques à partir des données fournies par Elasticsearch.

Positionnement Python

• Les valeurs d'observation, et les variables cibles.
• Ingénierie des variables.
• Analyses statistiques,
• Classification des données, rapprochements,
• Production de recommandations. Evolutions des outils statistiques classiques vers l'apprentissage automatique.
• Atelier : exercices sur les outils statistiques de base.

Savoir utiliser les principaux outils de traitement et d'analyse de données pour Python

• Besoins des data-scientists : calculs, analyse d'images, machine learning, interface avec les bases de données
• Apports de python : grande variété d'outils, expertise dans le domaine du calcul scientifique
• Présentation des outils d'apprentissage Python : scikit-learn, pybrain, TensorFlow/keras, mxnet, caffe
• Atelier : mise en œuvre de scikit-learn et génération de jeux de données..

Être capable d'extraire des données d'un fichier

• Pandas : manipulation de tables de données. Notion de dataframe.
• Manipulation de données relationnelles
• Tableaux avec Pandas: indexation, opérations, algèbre relationnelle
• Stockage dans des fichiers: CSV, JSon
• Atelier : construction d'ETL de base entre json et csv.

Savoir appliquer les pratiques optimales en matière de nettoyage et de préparation des données avant l'analyse

• Encodeurs
• Filtres et ETL
• Gouvernance des données. Qualité des données.
• Transformation de l'information en donnée. Qualification et enrichissement.
• Sécurisation et étanchéité des lacs de données.
• Flux de données et organisation dans l'entreprise. De la donnée maître à la donnée de travail. MDM.
• Mise en œuvre pratique des différentes phases :
• nettoyage, enrichissement, organisation des données.
• Atelier : construction d'un système de détection de contours.

Apprendre à mettre en place un modèle d'apprentissage simple

• Les différentes méthodes : apprentissage supervisé, apprentissage automatique.
• Algorithmes : régression linéaire, k-voisins, classification naïve bayésienne, arbres de décision, ...
• Atelier : classifieurs. scoring
• APIs fournies en standard, modèles d'apprentissage
• Projet scikit-learn : classification, régression, validation de modèles prédictifs.
• Démonstrations avec les modèles fournis par scikit-learn
• Positionnement et comparaison avec Keras, mxnet, caffe
• Atelier : codage d'une reconnaissance d'animaux avec une forêt aléatoire.

Choisir entre la régression et la classification en fonction du type de données

• Présentation des types de données en entrées : données discrètes, données continues.
• Labelisation, mapping par fonction.
• Comprendre les algorithmes : régression linéaire, k-moyennes, k-voisins, classification naïve bayésienne, arbres de décision, forêts aléatoires, ...
• Critères de choix des algorithmes.
• Atelier : construction d'un système décisionnel fondé sur des forêts aléatoires.

Évaluer les performances prédictives d'un algorithme

• Les courbes d'apprentissage. Définitions : AUC, courbes ROC.
• Comprendre le principe des hyper-paramètres. Choix des hyper-paramètres.
• Atelier : calcul et visualisation d'une matrice de confusion
• Atelier : Visualisation de courbes d'apprentissage fonction des hyper-paramètres
• Atelier : Visualisation d'une mise en sur-apprentissage.

Créer des sélections et des classements dans de grands volumes de données pour dégager des tendances

• Présentation de pyspark
• Machine learning et deep learning
• TensorFlow : principe de fonctionnement, plateformes supportées, distribution.

Cassandra

• Introduction
• Historique, fonctionnalités de Cassandra, licence
• Format des données, "key-value", traitement de volumes importants,
• haute disponibilité, système réparti de base de données, ....

Installer et configurer le SGBD NoSQL Apache Cassandra

• Installation et configuration
• Prérequis. Plateformes supportées. Etude du fichier de configuration : conf/cassandra.yaml
• Répertoire de travail, de stockage des données, gestion de la mémoire.
• Atelier : démarrage d'un nœud et test de l'interface cliente cqlsh..

Appréhender le CQL (Cassandra Query Language)

• Commandes de base : connexion au système de base de données,
• création de colonnes,insertion, modification recherche
• Le CQL : Cassandra Query Language.
• Limitations du CQL.

Créer une base de données et manipuler ses objets

• Utilisation de Cassandra
• Création de bases et interrogation avec cql
• Définition de la notion de consistance. Eléments en jeu : Commit.log, Memtable, Quorum
• Comment écrire des requêtes ? Approches.
• Atelier : premiers pas avec une base de données Cassandra pré-chargée mise à disposition sur l'infrastructure de travaux pratiques.

Connaitre la notion de grappe au sein de la base de données

• Gestion de la grappe.
• Principe. Configuration des noeuds.
• Notion de bootstrapping et de token.
• Paramètres de démarrage des noeuds.
• Réplication: topologie du réseau et EndpointSnitch.
• Stratégie de réplication.
• Méthode d'ajout de noeuds et suppression.
• Architecture de stockage mémoire et disque dur, gestion des tombstones, bloom-filter
• Atelier : mise en place d'une configuration de production (multi-datacenters, multi-racks).

Administrer et sécuriser un cluster Cassandra

• Exploitation.
• Gestion des nœuds Cassandra.
• Sauvegardes, snapshots et export au format JSON.
• Principe de cohérence, hinted_handoff, digest request et read repair.
• Sécurité
• Atelier : paramétrage, authentification et sécurisation de la base system_auth.
• Gestion des rôles et des autorisations sur une application standard.

Support Hadoop et Spark

• Principe de map/reduce. Implémentation Hadoop et intégration Hadoop/Cassandra.
• Support Spark :
• Description rapide de l'architecture spark.
• Atelier : Mise en œuvre depuis Cassandra. Execution d'application Spark s'appuyant sur une grappe Cassandra.

Supervision et performances

• Prometheus: apports et particularité de prometheus pour la supervision cassandra
• Supervision avec nodetool.
• Principe des accès JMX , exports JMX vers des outils de supervision.
• Atelier : démonstration avec Prométheus et Grafana.
• Performance :
• Présentation de l'outil de test de performance Cassandra-stress
• Atelier : mise en place d'un plan de stress et paramétrage...

Spark

• Présentation Spark, origine du projet, apports, principe de fonctionnement. Langages supportés.
• Modes de fonctionnement : batch/Streaming.
• Bibliothèques : Machine Learning, IA
• Mise en œuvre sur une architecture distribuée. Architecture : clusterManager, driver, worker, ...
• Architecture : SparkContext, SparkSession, Cluster Manager, Executor sur chaque nœud. Définitions : Driver program, Cluster manager, deploy mode, Executor, Task, Job.

Savoir intégrer Spark dans un environnement Hadoop

• Intégration de Spark avec HDFS, HBase,
• Création et exploitation d'un cluster Spark/YARN. Intégration de données sqoop, kafka, flume vers une architecture Hadoop et traitements par Spark.
• Intégration de données AWS S3.
• Différents cluster managers : Spark interne, avec Mesos, avec Yarn, avec Amazon EC2
• Atelier : Mise en œuvre avec Spark sur Hadoop HDFS et Yarn. Soumission de jobs, supervision depuis l'interface web.

Développer des applications d’analyse en temps réel avec Spark Streaming

• Objectifs , principe de fonctionnement: stream processing. Source de données : HDFS, Flume, Kafka, ...
• Notion de StreamingContext, DStreams, démonstrations.
• Atelier : traitement de flux DStreams en Scala. Watermarking. Gestion des micro-batches.
• Intégration de Spark Streaming avec Kafka
• Atelier : mise en œuvre d'une chaîne de gestion de données en flux tendu : IoT, Kafka, SparkStreaming, Spark. Analyse des données au fil de l'eau..

Faire de la programmation parallèle avec Spark sur un cluster

• Utilisation du shell Spark avec Scala ou Python. Modes de fonctionnement. Interprété, compilé.
• Utilisation des outils de construction. Gestion des versions de bibliothèques.
• Atelier : Mise en pratique en Java, Scala et Python. Notion de contexte Spark. Extension aux sessions Spark.

Manipuler des données avec Spark SQL

• Spark et SQL
• Traitement de données structurées. L'API Dataset et DataFrames
• Jointures. Filtrage de données, enrichissement. Calculs distribués de base. Introduction aux traitements de données avec map/reduce.
• Lecture/écriture de données : Texte, JSon, Parquet, HDFS, fichiers séquentiels.
• Optimisation des requêtes. Mise en œuvre des Dataframes et DataSet. Compatibilité Hive
• Atelier : écriture d'un ETL entre HDFS et HBase
• Atelier : extraction, modification de données dans une base distribuée. Collections de données distribuées. Exemples.

Support Cassandra

• Description rapide de l'architecture Cassandra. Mise en oeuvre depuis Spark. Exécution de travaux Spark s'appuyant sur une grappe Cassandra.

Spark GraphX

• Fourniture d'algorithmes, d'opérateurs simples pour des calculs statistiques sur les graphes
• Atelier : exemples d'opérations sur les graphes.

Avoir une première approche du Machine Learning

• Machine Learning avec Spark, algorithmes standards supervisés et non-supervisés (RandomForest, LogisticRegression, KMeans, ...)
• Gestion de la persistance, statistiques.
• Mise en œuvre avec les DataFrames.
• Atelier : mise en œuvre d'une régression logistique sur Spark

Neo4J

• Présentation Neo4j, les différentes éditions, license
• Fonctionnalités, stockage des données sous forme de graphes
• CQL : Cypher Query Language
• Positionnement par rapport aux autres bases de données, apports de Neo4j
• L'analyse de données.
• Cas d'usage.

Installation et configuration

• Les différentes méthodes d'installation
• Atelier : installation de Neo4J Enterprise Edition en cluster.
• Premiers pas avec l'interface web.
• Création de données, requêtage
• Import de données.

Cypher Query Language

• Syntaxe, description des relations avec CQL,les patterns
• Les clauses d'écriture : set, delete, remove, foreach,
• de lecture : match, optional match, where, count, case, ...
• Les fonctions : count, type, relationship, ...
• Principe de profondeur et de direction de relation dans une recherche
• Les listes et les projections maps
• Les algorithmes de Graphe
• Atelier : création d'un graphe
• Requêtes de recherche, navigation dans le graphe.

Exploitation

• Sauvegardes et restaurations
• Optimisation des transactions
• Indexation
• Client jmx
• Points de surveillance.

Développement

• Description des APIs disponibles: .Net, Java, Javascript, Python
• Connexions, sessions et transactions
• Principe de causalité entre transactions
• La bibliothèque Apoc
• Atelier : connexion et récupération de données provenant de Cassandra.

Sécurité

• Principe et activation
• Paramétrage
• Atelier : création d'un compte sécurisé

Kafka

• Le projet Kafka : historique, fonctionnalités, principe de fonctionnement.
• Présentation de l'architecture et du rôle de chaque composant : broker, producer, consumer
• Liaison éventuelle avec Zookeeper. Impacts.

Acquérir les bonnes pratiques de distribution de messages

• Etude de la configuration du broker
• Atelier : création d'une configuration multi-broker, démarrage de plusieurs noeuds
• Atelier : création d'un topic simple et mise en oeuvre d'une chaîne de base. Visualisation des messages avec kafka-console-consumer.

Savoir configurer Kafka pour intégrer les données de différents formats et de sources différentes

• Kafka Connect : présentation des fonctionnalités : intégration de données d'origines multiples,
• modes de fonctionnement (standalone ou distribué)
• Types de connecteurs
• Atelier  : configuration de connecteurs, ingestion de données, création d'une chaîne de transformation.

Appréhender les différentes APIs de Kafka

• Conception d'applications avec Kafka. Principe de fonctionnement.
• Atelier : développement de prototypes en Python, Java, Scala
• Couplage avec SparkStreaming en mode batch, en mode continu
• Principe et architecture de Kafka Streams.

Mettre en oeuvre KSQL

• Conception d'application avec KSQL. La sur-couche KSQL.
• Présentation de ksqlDB. Création de flux en KSQL. Les ajouts SQL pour permettre le traitement en flux.
• Micro-batchs. Introduction au water-marking.
• Atelier : mise en œuvre d'une chaîne de traitement avec KSQL.

Travailler en sécurité avec Kafka

• Intégrité et confidentialité :
• Chiffrement SSL et authentification SASL.
• Sécurisation de l'infrastructure : Zookeeper, proxy Rest
• Disponibilité : La réplication. Facteur de réplication. Partitions
• Atelier : tests de haute disponibilité dans une configuration multi-nœuds.

Exploitation

• Mise en oeuvre de kafka-tool
• Gestion des logs
• Détection de pannes : méthodes et outils
• Benchmarks.

Intégration SQL

• Besoin. Adéquation entre les objectifs et les outils.
• Faciliter la manipulation de gros volumes de données en conservant une approche utilisateurs.
• Rappels sur le stockage : HDFS, Cassandra, HBase
• et les formats de données : parquet, orc, raw, clés/valeurs
• Les outils : Hive, Impala, Tez, Presto, Drill, Pig, SparkQL.

Hive et Pig

• Présentation. Mode de fonctionnement. Rappel sur map/reduce.
• Hive : le langage HiveQL. Exemples.
• Pig : le langage pig/latin. Exemples.

Impala

• Présentation. Cadre d'utilisation. Contraintes. Liaison avec le metastore Hive.
• Atelier : mise en évidence des performances.

Presto

• Cadre d'utilisation. Sources de données utilisables.
• Atelier : mise en œuvre d'une requête s'appuyant sur Cassandra et PostgreSQL.

Spark DataFrame

• Les différentes approches. Syntaxe SparkQL. APIs QL.
• Compilation catalyst. Syntaxe, opérateurs.
• Atelier : mise en œuvre d'une requête s'appuyant sur HBase et HDFS..

Drill

• Utilisation d'APIs JDBC, ODBC. Indépendance Hadoop. Contraintes d'utilisation. Performances.

Comparatifs

• Compatibilité ANSI/SQL. Approches des différents produits.
• Critères de choix.

Serious game : développement d'un prototype

• Analyser un flux de requêtes de réservations de places de restaurant, avec l'implémentation de Kafka, et un développement en Scala.

La méthode

• Épreuves personnelles et épreuves en commun vont permettre de contrôler les connaissances et d'échanger entre stagiaires, tout en bénéficiant du soutien et des explications complémentaires du formateur sur les thèmes proposés.

Les jeux

• Battle d'architecture, la techno mystère, l'intrus, les points de faiblesse, etc...

Le certificat

• Un certificat "Prototypage BigData" est attribué à tous les participants ayant réussi à :
  • mettre en place l'architecture idéale
  • obtenir le nombre de points de certification suffisant.
     

À qui s’adresse cette formation ?

Chefs de projet, développeurs.
 

Quels sont les prérequis ? 

Connaissance des bases des systèmes d'information, et notions de calculs statistiques et d'un langage de programmation. 
 

Méthodes pédagogiques 

• Apports théoriques suivis d’applications 
• Travaux pratiques réalisés 
   

Méthodes d'évaluations

• QCM d'évaluation des acquis

• À l’issue de cette formation, un certificat ESIEE-IT vous sera délivré.

Pour vous inscrire, envoyez un mail à formationcontinue@esiee-it.fr  (réponses sous 48heures).