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Realisez des calculs distribues sur des donnees massives
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Cette formation vous permettra de maîtriser les techniques avancées de calcul distribué pour traiter efficacement des volumes massifs de données dans le domaine de l'analyse de données. Vous apprendrez à exploiter les capacités de traitement parallèle et distribué pour accélérer vos analyses, effectuer des calculs complexes et gérer des ensembles de données volumineux. Cette formation s'adresse aux professionnels de l'analyse de données, aux ingénieurs en données et à tous ceux qui souhaitent optimiser leurs analyses sur des infrastructures distribuées.
Chapitre 1: Introduction au calcul distribué
| # | Intitulé |
|---|---|
| 4 | Les fondements du calcul distribué |
| 4 | Avantages et défis du calcul distribué |
| 4 | Architectures et infrastructures distribuées courantes |
Chapitre 2: Concepts de base du traitement distribué de données
| # | Intitulé |
|---|---|
| 4 | Parallélisme et distribution des tâches |
| 4 | Modèles de programmation distribuée (mapreduce, spark, etc.) |
| 4 | Stockage distribué et systèmes de fichiers distribués |
Chapitre 3: Gestion de clusters et de ressources
| # | Intitulé |
|---|---|
| 4 | Configuration et gestion de clusters distribués |
| 4 | Ordonnancement des tâches et allocation de ressources |
| 4 | Tolérance aux pannes et redondance |
Chapitre 4: Techniques de partitionnement de données
| # | Intitulé |
|---|---|
| 4 | Partitionnement horizontal et vertical |
| 4 | Stratégies de répartition de données |
| 4 | Optimisation des performances dans un environnement distribué |
Chapitre 5: Calcul distribué avec apache spark
| # | Intitulé |
|---|---|
| 4 | Introduction à apache spark |
| 4 | Manipulation de données distribuées avec rdds (resilient distributed datasets) |
| 4 | Traitement de données structurées avec spark sql |
| 4 | Analyse de données distribuée avec spark dataframe et spark mllib |
Chapitre 6: Calcul distribué avec hadoop
| # | Intitulé |
|---|---|
| 4 | Introduction à hadoop et hdfs (système de fichiers distribué hadoop) |
| 4 | Traitement de données distribué avec mapreduce |
| 4 | Utilisation de frameworks complémentaires (hive, pig, etc.) |
| 4 | Intégration de hadoop avec d'autres outils d'analyse |
Chapitre 7: Techniques avancées de calcul distribué
| # | Intitulé |
|---|---|
| 4 | Utilisation de graphes distribués pour l'analyse de données |
| 4 | Traitement de flux de données en temps réel |
| 4 | Calcul distribué sur des clusters de conteneurs (kubernetes) |
Chapitre 8: Optimisation des performances et des ressources
| # | Intitulé |
|---|---|
| 4 | Parallélisme et équilibrage de charge |
| 4 | Optimisation des communications et des transferts de données |
| 4 | Stratégies d'optimisation pour des calculs spécifiques |
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