Acquérez des compétences pratiques sur Hadoop, HDFS, Hive, Pig, MapReduce et Sqoop en menant à bien quatre projets concrets liés au Big Data. Vous analyserez des réclamations clients, des enquêtes de santé, des infractions au code de la route et des ensembles de données sur les prêts, tout en apprenant à importer, organiser, transformer, traiter et exporter des données à grande échelle.

En commençant par l’analyse des réclamations clients, vous créerez des workflows basés sur Hive, configurerez des pilotes et des fichiers JAR, exécuterez des programmes MapReduce et identifierez des tendances géographiques. Vous gérerez ensuite des données d’enquêtes de santé dans HDFS et transférerez des ensembles de données entre Hadoop et des bases de données relationnelles. Un projet consacré aux infractions routières vous permettra de renforcer vos compétences dans l’utilisation de Sqoop, l’exécution de tâches MapReduce et l’extraction de résultats à des fins de reporting. Enfin, vous préparerez des données relatives aux prêts, calculerez le risque moyen et comparerez les risques selon les types de prêts, les catégories et les localisations à l’aide de Pig et de MapReduce. Conçu pour les apprenants à la recherche d’une expérience pratique de Hadoop et de l’analyse du Big Data, ce cours combine quatre études de cas complètes avec une mise en œuvre étape par étape. À l’issue de cette formation, vous serez capable de créer une logique MapReduce personnalisée, d’intégrer Pig et Hive pour des analyses avancées, d’optimiser le tri, le filtrage et l’agrégation, et de gérer l’échange de données entre les SGBDR et les systèmes Hadoop. Inscrivez-vous pour acquérir une expérience pratique de l’application des workflows Hadoop à des ensembles de données structurés et concrets.