Acquérez des compétences pratiques en analyse du Big Data en traitant des ensembles de données réelles issues de capteurs à l’aide de Hadoop MapReduce, Apache Pig et Apache Hive. Vous commencerez par découvrir comment les données des capteurs sont collectées et structurées, puis vous prétraiterez des fichiers JSON et appliquerez les principes du Big Data pour un traitement efficace des données. À l’aide de MapReduce, vous analyserez des ensembles de données démographiques et sociales à travers des cas d’utilisation portant sur les ratios hommes-femmes, les prévisions d’impôt sur le revenu et l’analyse du travail des enfants.

Vous utiliserez ensuite les fonctions, les relations et les scripts réutilisables d’Apache Pig pour simplifier le traitement des données. Vous créerez des flux de données et appliquerez des techniques de filtrage, de regroupement et d’agrégation afin de mettre en évidence des tendances et de calculer des ratios pertinents. Enfin, vous explorerez l’architecture et les fonctionnalités de Hive, exécuterez des requêtes Hive de type SQL sur des ensembles de données historiques et au format JSON, et évaluerez les résultats susceptibles d’étayer des décisions gouvernementales, commerciales, stratégiques et politiques. Conçu pour les apprenants qui souhaitent acquérir une expérience pratique du traitement et de l’analyse du Big Data, ce cours axé sur des projets réunit MapReduce, Pig et Hive au sein d’un flux de travail structuré. Vous vous exercerez à concevoir des flux de données, à résoudre des erreurs et à transformer des données brutes issues de capteurs en rapports pertinents et en informations exploitables. Inscrivez-vous pour acquérir des compétences pratiques permettant d’analyser des données à grande échelle et de soutenir une prise de décision fondée sur des données factuelles.