À l'issue de cette formation, les apprenants seront capables d'expliquer les principes fondamentaux d'Apache Pig, d'utiliser des scripts Pig Latin pour le traitement du Big Data, d'analyser et de transformer des ensembles de données à l'aide d'opérateurs et de fonctions, et de concevoir des workflows avancés avec des fonctions définies par l'utilisateur (UDF) et Piggy Bank.

Ce programme complet guide les apprenants de manière structurée, des concepts de base aux concepts avancés. En commençant par les fondements de Pig et son rôle dans l’écosystème Hadoop, les apprenants exploreront les modes d’exécution, les types de données et les commandes essentielles pour gérer et afficher les données. La formation se poursuit ensuite par la maîtrise des opérateurs Pig, notamment GROUP, JOIN, UNION, SPLIT et FILTER, tout en illustrant l’utilisation des fonctions intégrées pour préparer les données en vue de leur analyse. Enfin, les apprenants acquièrent une expérience pratique de la création de scripts Pig, du débogage, des plans d’exécution et de l’extension des capacités de Pig à l’aide de fonctions définies par l’utilisateur et de bibliothèques fournies par la communauté. Contrairement au codage MapReduce traditionnel, Pig offre un environnement de script simplifié qui réduit le temps de développement et la complexité. Ce cours est unique car il associe des exercices pratiques de script à des scénarios concrets de transformation de données, permettant ainsi aux apprenants d’acquérir les compétences nécessaires pour traiter efficacement des ensembles de données à grande échelle. À l’issue de cette formation, les apprenants seront en mesure d’utiliser Apache Pig en toute confiance pour rationaliser les workflows ETL et améliorer l’analyse du big data.