Formation Base de données pour Big Data au Maroc

Ci-dessous les Programmes relatifs à la formation Base de données pour Big Data au Maroc dispensés par notre cabinet de formation Professionnelle.

01- Formation Base de données pour Big Data au Maroc : NoSQL – enjeux et solutions

Les objectifs de la Formation Base de données pour Big Data au Maroc intitulée NoSQL – enjeux et solutions sont  :

  • Identifier les différences des BDD SQL et des BDD NoSQL
  • Évaluer les avantages et les inconvénients inhérents aux technologies NoSQL
  • les principales solutions du monde NoSQL
  • Identifier les champs d’application des BDD NoSQL
  • Comprendre les différentes architectures, les modèles de données, les implémentations techniques.
Formation NoSQL – enjeux et solutions
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02- Formation Base de données pour Big Data au Maroc : MongoDB – Mise en œuvre d’une base de données NoSQL

Les objectifs de la Formation Base de données pour Big Data au Maroc intitulée MongoDB – Mise en œuvre d’une base de données NoSQL sont  :

  • Comprendre le fonctionnement de MongoDB
  • Comprendre comment installer, configurer et administrer un serveur MongoDB
  • Être capable de créer des requêtes d’interrogation
  • Disposer des compétences nécessaires pour mettre en œuvre la réplication avec MongoDB
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03-Formation Base de données pour Big Data au Maroc : MongoDB – prise en main et développement

Les objectifs de la Formation Base de données pour Big Data au Maroc intitulée MongoDB – prise en main et développement sont  :

  • Installer le SGBD MongoDB
  • Configurer le SGBD MongoDB
  • Manipuler les objets et les données dans MongoDB
  • Implémenter une application sous MongoDB
  • Améliorer les performances
 
Formation MongoDB – prise en main et développement
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04- Formation Base de données pour Big Data au Maroc : Mongo DB Développement Avancé

Les objectifs de la Formation Base de données pour Big Data au Maroc intitulée Mongo DB Développement Avancé sont  :

  • Mettre en place une recherche en mode texte efficace de vos documents en fonction de leurs langues
  • Stocker dans vos documents sous le bon format toutes vos informations géographiques
  • Mettre en place les index adéquats pour pouvoir exploiter ensuite ces informations géographiques dans vos recherches
  • Développer des recherches se basant sur les fonctions d’agrégation et de MapReduce pour vos données « BigData »
  • Savoir quand utiliser l’une ou l’autre de ces méthodes pour obtenir les meilleures performances.
Formation Mongo DB Développement Avancé
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05-Formation Base de données pour Big Data au Maroc : Apache Cassandra – Mise en œuvre et administration

Les objectifs de la Formation Base de données pour Big Data au Maroc intitulée Apache Cassandra – Mise en œuvre et administration sont  :

  • Administrer Apache Cassandra au quotidien.

  • Maitriser les fonctionnalités principales de Cassandra

  • Savoir installer et configurer Cassandra

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

Formation Apache Cassandra – Mise en œuvre et administration
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06- Formation Base de données pour Big Data au Maroc : Apache Storm – développer des applications pour le Big Data

Les objectifs de la Formation Base de données pour Big Data au Maroc intitulée Apache Storm – développer des applications pour le Big Data sont  :

  • Traiter en temps réel des données placées dans le Cloud
  • Coordonner des échanges
  • Développer des services pour le Cloud
  • Synchroniser des données entre un Cloud privé et un réseau social
Formation Apache Storm – développer des applications pour le Big Data
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07- Formation Base de données pour Big Data au Maroc : HBase – Mise en œuvre d’une base de données NoSQL

Les objectifs de la Formation Base de données pour Big Data au Maroc  intitulée HBase – Mise en œuvre d’une base de données NoSQL sont  :

  • Comprendre le fonctionnement de HBase
  • Être en mesure de mener à bien l’installation du système
  • Savoir mettre en place une configuration distribuée
Formation HBase – Mise en œuvre d’une base de données NoSQL
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08- Formation Base de données pour Big Data au Maroc : Environnement R – Traitement de données et analyse statistique

Les objectifs de la Formation Base de données pour Big Data au Maroc intitulée Environnement R – Traitement de données et analyse statistique sont  :

  • Installer l’environnement d’analyse R
  • Utiliser la console de R, et les environnements de travail Tinn-R et RStudio
  • Créer et regrouper plusieurs types d’objets de R
  • Créer des programmes d’analyse avec R
  • Elaborer des graphiques avec R
  • Utiliser les packages de R pour mettre en œuvre des modélisations statistiques (régression, ACP…)
Formation Environnement R – Traitement de données et analyse statistique
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09- Formation Base de données pour Big Data au Maroc : Power BI – concevoir des tableaux de bord

Les objectifs de la Formation Base de données pour Big Data au Maroc  intitulée Power BI – concevoir des tableaux de bord sont  :

  • Se connecter, interroger et associer des sources de données hétérogènes
  • Modéliser et préparer ses données
  • Créer et mettre en forme des rapports avec Power BI Desktop
  • Concevoir des mesures avec le langage DAX
  • Découvrir les services Power BI Online
Formation Power BI – concevoir des tableaux de bord
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10- Formation Base de données pour Big Data au Maroc : Tableau Desktop – Exploiter visuellement vos données

Les objectifs de la Formation Base de données pour Big Data au Maroc intitulée Tableau Desktop – Exploiter visuellement vos données sont  :

  • Manipuler et combiner les données de différentes sources
  • Créer des représentations visuelles telles que des tableaux croisés, des graphiques et des cartes
  • Rendre interactif des tableaux de bord regroupant plusieurs visualisations
  • Présenter dynamiquement vos données à l’aide d’une histoire
Formation Tableau Desktop – Exploiter visuellement vos données
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Qu’est ce que le NoSQL ?

En informatique et en bases de donnéesNoSQL désigne une famille de systèmes de gestion de base de données (SGBD) qui s’écarte du paradigme classique des bases relationnelles. L’explicitation la plus populaire de l’acronyme est Not only SQL (« pas seulement SQL » en anglais) même si cette interprétation peut être discutée.

La définition exacte de la famille des SGBD NoSQL reste sujette à débat. Le terme se rattache autant à des caractéristiques techniques qu’à une génération historique de SGBD qui a émergé autour des années 2010. D’après Pramod J. Sadalage et Martin Fowler, la raison principale de l’émergence et de l’adoption des SGBD NoSQL serait le développement des centres de données et la nécessité de posséder un paradigme de bases de données adapté à ce modèle d’infrastructure matérielle.

L’architecture machine en clusters induit une structure logicielle distribuée fonctionnant avec des agrégats répartis sur différents serveurs permettant des accès et modifications concurrentes mais imposant également de remettre en cause de nombreux fondements de l’architecture SGBD relationnelle traditionnelle, notamment les propriétés ACID.

La principale différence entre HBase et MongoDB et Cassandra est que le HBase et Cassandra sont des bases de données orientées colonnes tandis que MongoDB est une base de données orientée document.

Les données volumineuses font référence à une grande quantité de données. Il a trois propriétés principales: volume, vitesse et variété. Le volume fait référence à la quantité de données tandis que la vélocité fait référence à la vitesse de génération des données et la variété au type de données. Les bases de données relationnelles habituelles ne sont pas efficaces pour stocker cette masse de données. Les bases de données non relationnelles sont la solution à ce problème. Ils sont aussi appelés bases de données NoSQL. HBase, MongoDB et Cassandra sont trois bases de données NoSQL. Ces bases de données permettent aux utilisateurs de stocker une quantité énorme de données et d’y accéder de manière aléatoire..

Qu’est-ce que HBase?

HBase, construit sur le système de fichiers Hadoop, est un système de fichiers distribué basé sur des colonnes. C’est un projet open source. Le but de la conception de HBase est d’obtenir un accès aléatoire à une énorme quantité de données structurées rapidement. Il se trouve au-dessus du système de fichiers Hadoop et fournit un accès en lecture et en écriture..

De plus, HBase est orienté colonne. Les lignes sont utilisées pour trier les tables. Une table dans HBase est une collection de lignes. Une ligne est un ensemble de familles de colonnes, tandis qu’une famille de colonnes est un ensemble de colonnes. Une colonne est un ensemble de paires clé-valeur. C’est donc le mécanisme de stockage dans HBase.

De plus, HBase fournit un certain nombre de fonctionnalités. Il est évolutif de manière linéaire et fournit une prise en charge automatique des défaillances. Il assure la réplication des données sur les clusters. De plus, il s’intègre à Hadoop. De plus, l’utilisateur peut utiliser HBase pour effectuer des opérations de lecture et d’écriture aléatoires afin d’accéder aux données volumineuses et d’héberger de grandes tables sur du matériel standard..

Qu’est-ce que MongoDB?

MongoDB est une base de données multi-plateforme orientée documents. Il stocke les données sous la forme d’un document de style JSON. Dans MongoDB, un document est un ensemble de paires clé-valeur, tandis qu’une collection est un ensemble de documents. C’est similaire à une table de SGBDR. De plus, les documents de la collection ont divers champs.

Dans MongoDB, chaque collection contient plusieurs documents. Le nombre de champs, le contenu et la taille du document peuvent varier d’un document à l’autre. Par conséquent, il est sans schéma. Il n’y a pas de jointures complexes comme dans les bases de données relationnelles. Le langage de requête basé sur les documents permet d’exécuter des requêtes dynamiques sur la base de données. Un facteur important lors de l’utilisation de bases de données relationnelles est qu’il est nécessaire de convertir ou mapper les objets d’application en objets de base de données pour les stocker dans la base de données. Mais MongoDB n’exige pas cette conversion. De plus, il utilise la mémoire interne pour stocker les ensembles de travail. Par conséquent, il a des capacités plus rapides d’accès aux données.

Qu’est-ce que Cassandra?

Cassandra est une base de données open source, distribuée et décentralisée pour le Big Data. Il fournit des services hautement disponibles sans point de défaillance unique. Des organisations telles que Cisco, Facebook, Twitter et Netflix utilisent Cassandra.

L’utilisation de Cassandra présente de nombreux avantages. Il est possible d’ajouter plus de matériel pour prendre en charge plus de clients et de données. Par conséquent, il offre une évolutivité. De plus, il est tolérant aux pannes et disponible en permanence pour les applications critiques. Il peut également effectuer des opérations d’écriture de téraoctets de données plus rapidement. Cassandra prenant en charge le Big Data, il est possible de stocker des données structurées, semi-structurées et non structurées. En outre, l’utilisateur peut distribuer des données sur plusieurs centres de données..

Similarités entre HBase et MongoDB et Cassandra.

  • HBase, MongoDB et Cassandra sont sans schéma.
  • Tous utilisent la même méthode de partitionnement.
  • Ils sont fiables et offrent des performances élevées.
  • De plus, ils supportent la concurrence.

Différence entre HBase et MongoDB et Cassandra

Définition :

HBase est une base de données distribuée open source, non relationnelle et modelée sur Bigtable de Google, tandis que MongoDB est un système de base de données multiplate-forme libre et open source orienté vers les documents. Cassandra est quant à elle une base de données open source, distribuée et décentralisée, permettant de gérer une grande quantité de données. C’est la différence fondamentale entre HBase et MongoDB et Cassandra.

Type de base de données :

Une autre différence entre HBase et MongoDB et Cassandra est que HBase et Cassandra sont orientées colonne, tandis que MongoDB est orienté document..

La langue :

HBase est écrit en Java alors que MongoDB est écrit en C, C ++ et JavaScript et Cassandra est écrit en Java. C’est une différence majeure entre HBase et MongoDB et Cassandra.

Développeur :

Apache Software Foundation a développé HBase et Cassandra alors que MongoDB Inc a développé MongoDB. 

Déclencheurs :

Une différence supplémentaire entre HBase et MongoDB et Cassandra est que HBase et Cassandra ont des déclencheurs, mais MongoDB n’a pas de déclencheurs.. 

Index secondaires :

De plus, HBase n’a pas d’index secondaire alors que MongoDB a des index secondaires et Cassandra a des index secondaires restreints..

Méthode de réplication :

De plus, HBase et Cassandra utilisent un facteur de réplication sélectionnable, tandis que MongoDB utilise un facteur de réplication maître-esclave.. 

Conclusion

HBase, MongoDB et Cassandra sont trois systèmes de base de données NoSQL ou non relationnels. HBase et Cassandra sont des bases de données orientées colonnes tandis que MongoDB est une base de données orientée documents. C’est la différence entre HBase et MongoDB et Cassandra. Ils sont utilisés pour diverses applications telles que le Big Data, la gestion de contenu, l’infrastructure mobile et sociale et les hubs de données..

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