Big Data : récolte et analyse de données volumineuses module Mongodb

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Source : Carif Provence-Alpes-Côte d’Azur

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Objectifs, programme, validation de la formation

Objectifs

Comprendre le Big Data et ses enjeux
Identifier les besoins et la problématique des directions métiers
Construire des modèles prédictifs pour répondre à la problématique
Construire des algorithmes pour améliorer les résultats de recherches et de ciblage
Trouver et rassembler l’ensemble des sources de données structurées ou non structurées nécessaire à l’analyse pertinente
Faire des recommandations business qui vont servir à la prise de décision et influencer la stratégie de l’entreprise
Développer des métriques pertinentes d’aide à la décision
Développer une vision globale des risques et des outils
Identifier les opportunités à travers l’open data et les cas d’usage métiers
Acquérir le vocabulaire lié à cet écosystème complexe
Adapter la stratégie d’entreprise
Concevoir un projet Big Data et acquérir les technologies (acquisition et stockage des données, traitement distribué, analyse de données à large échelle)
Maîtriser les technologies par des études de cas concrètes
Maîtriser les enjeux juridiques et liés à la protection des données

Description, programmation

Jour 1
Introduction à MongoDB

Qu’est-ce que MongoDB ?
•Le paysage SQL / NoSQL actuel
•Orientation documentaire par rapport à d’autres types de stockage
•La performance de Mongo
•Cas communs d’utilisation
•Introduction à JSON

Documents et collections
•Création de documents
•Gestion des documents dans les collections
•La répétition et l’itération documents

Requêtes simples
•Tests d’égalité des champs
•Opérateurs disponibles
•Projections
•Limitation des résultats et pagination

Mises à jour simples et Suppression
•Mises à jour des champs
•Insertions et retrait des champs
•Suppression de document

Atelier et Cas pratique

Jour 2
Comprendre la manipulation de MongoDB

Types de requêtes plus complexes
•Valeurs existantes du champ
•Agrégations et groupes
•Agrégations et groupes dans les données hiérarchiques

Mises à jour et tableaux
•Modification des éléments du champ du tableau
•Insertion sur les champs de tableau
•Suppression des champs de tableau

Indexation
•L’index principal et le id_champ
•Problèmes nécessitant un indice
•Définition des indices secondaires
•Les indexes composés
•Sélection de l’index
•Indications d’index
•Indices de couverture
•Taille de l’index
•Indexer l’insertion des effets et les vitesses de mise à jour

Mongo RESTful API
•Les opérations CRUD par REST

Atelier et Cas pratique

Jour 3
Administration MongoDB

MapReduce
•Explication de MapReduce
•Les types de logique qui peuvent être exprimés sous forme de déclarations

MapReduce
•Cartographie de documents
•Réduction des valeurs

Sécurité Mongo
•Autoriser et sécuriser les collections, les documents
•Les limites d’autorisation de Mongo
•Authentification
•Mongo dans l’entreprise

Mongo Réplication et distribution (Replication and Sharding)
•Configuration de la réplication
•Configuration de la distribution (sharding)
•Accès aux données groupées des API clientes
•Latence et cohérence dans Mongo répliqué et distribué

Atelier et Cas pratique

Validation et sanction

Certification

Type de formation

Perfectionnement, élargissement des compétences