Nos formations pour vos projets

Concevoir une architecture Big Data : ingestion, stockage distribué, traitement, restitution.

Déployer des plateformes data sur le cloud : services managés AWS, Azure et GCP.

Cadrer, organiser et livrer un projet Big Data : équipe, méthode, risques.

Comprendre et mettre en œuvre le lakehouse : formats de tables ouverts, ACID, time travel, gouvernance.

Développer des traitements sur l'écosystème Hadoop : HDFS, YARN, MapReduce, Hive.

Mettre en œuvre la distribution Cloudera : outils, sécurité et développement.

Découvrir Apache Spark : RDD, DataFrames, Spark SQL et exécution distribuée.

Développer des applications Spark performantes en Python/Scala : jobs, optimisation, streaming.

Développer des traitements Spark en Java : API, jobs batch et streaming.

Entraîner des modèles à l'échelle avec Spark MLlib : pipelines, features, évaluation.

Mettre en œuvre Kafka : topics, producteurs/consommateurs, Kafka Connect, bonnes pratiques.

Concevoir des architectures de streaming : ingestion, fenêtrage, exactly-once, cas d'usage.

Orchestrer ses pipelines avec Airflow : DAGs, scheduling, capteurs, supervision et bonnes pratiques.

Modéliser, déployer et administrer un cluster Cassandra : réplication, compaction, tuning.

Administrer MongoDB : réplication, sharding, sauvegardes, sécurité.

Optimiser les performances MongoDB : index, agrégations, profiling.

Déployer et exploiter HBase pour le stockage colonne à large échelle.

Développer avec la base graphe Neo4j : modélisation, Cypher, requêtes.

Indexer et rechercher des contenus à grande échelle avec Elasticsearch.