À l'issue de cette formation, les participants seront capables d'expliquer les origines des bases de données NoSQL, d'évaluer leurs fonctionnalités et leurs modèles de données, de comparer les approches de cohérence ACID et BASE, de mettre en œuvre l'orchestration de flux avec Apache Oozie et d'implémenter le traitement de flux en temps réel à l'aide d'Apache Storm. Ils sauront également concevoir des systèmes de recommandation, appliquer des techniques de classification et mettre en œuvre des algorithmes de clustering avec Apache Mahout.

Ce cours permet aux apprenants d’acquérir à la fois des connaissances fondamentales et des compétences pratiques dans le domaine des systèmes de big data distribués. Grâce à un parcours structuré, les apprenants acquièrent une expérience pratique des tâches, des workers, des topologies et des coordinateurs, tout en explorant des sujets avancés tels que la gestion des versions des données, la fiabilité des flux et les modèles d’apprentissage automatique évolutifs. Ce qui rend ce cours unique, c’est l’intégration de plusieurs technologies de pointe — NoSQL, Oozie, Storm et Mahout — au sein d’un parcours d’apprentissage unique et cohérent. Au lieu d’étudier ces outils isolément, les apprenants analyseront comment ils interagissent dans des scénarios concrets afin de construire des solutions de données évolutives, tolérantes aux pannes et intelligentes. Idéal pour les futurs ingénieurs de données, développeurs et analystes, ce cours permet d’acquérir les compétences nécessaires pour concevoir, évaluer et mettre en œuvre des architectures modernes de Big Data qui favorisent la découverte d’informations et l’innovation.