Name: Introduction au Big Data (Hadoop, Spark) — Quimper
Start: 2028-03-20
End: 2028-03-24
Location: Quimper

Cette formation Big Data permet aux professionnels de découvrir les principes, architectures et outils incontournables du traitement des données massives. Les participants apprennent à comprendre les enjeux du Big Data, à explorer l’écosystème Hadoop et à mettre en œuvre des traitements distribués avec Apache Spark. Au travers de démonstrations et de travaux pratiques, ils découvrent le fonctionnement de HDFS, YARN, MapReduce, les DataFrames Spark ainsi que les mécanismes de transformation et d’intégration de données à grande échelle

La formation aborde également la conception de pipelines ETL distribués et présente les principaux outils complémentaires de l’écosystème tels que Hive, HBase, Kafka ou Airflow

Adaptée aux développeurs, administrateurs systèmes, data engineers débutants ou professionnels souhaitant comprendre les architectures de données modernes, cette formation fournit les bases nécessaires pour contribuer efficacement à des projets Big Data et analytique avancée.

Inclus dans votre formation en inter-entreprise

3 mois d’accès à
la Bibliothèque Numérique ENI

Pour consolider ses compétences et poursuivre l’apprentissage après la formation.

Offre valable en ce moment pour toute inscription aux sessions inter-entreprises.

Objectifs pédagogiques

À l’issue de la formation, les participants seront capables de :

Comprendre les enjeux liés à la gestion et au traitement de données massives.
Découvrir les concepts et l’architecture des frameworks Hadoop et Spark.
Savoir déployer et utiliser un cluster Big Data simple.
Mettre en œuvre des traitements distribués avec Spark.
Identifier les cas d’usage et les limites des solutions Big Data.

Public concerné

Développeurs, data engineers et analystes souhaitant décrouvrir les écosystèmes Big Data.

Prérequis

Maîtriser les bases de la programmation et connaître les fondamentaux ds bases de données.

Programme détaillé

Fondamentaux du Big Data (3h30)

Les 5V du Big Data (Volume, Vélocité, Variété, Véracité, Valeur).
Exemple de volume de données sur un cas réel (logs, IoT, réseaux sociaux…).
Travaux pratiques : Identifier des cas d’usage Big Data et catégoriser les besoins.

Architecture et écosystème Hadoop (10h30)

HDFS, NameNode, DataNode, YARN, MapReduce.
Lecture et traitement de fichiers dans HDFS.
Travaux pratiques : Charger et traiter un fichier CSV volumineux avec un traitement MapReduce simple.

Introduction à Apache Spark (3h30)

Architecture de Spark, différences avec Hadoop, RDD vs DataFrame.
Manipulation de jeux de données avec Spark DataFrame.
Travaux pratiques : Filtrage, jointure et agrégation de données avec PySpark.

ETL distribué avec Spark (10h30)

Bonnes pratiques d’un ETL Big Data, formats optimisés (Parquet, ORC).
Création d’un pipeline ETL simple (extraction JSON, transformation, stockage au format Parquet).
Travaux pratiques : Développement d’un pipeline Spark complet pour intégrer et transformer plusieurs sources de données hétérogènes.

Introduction à l’écosystème Big Data avancé (7h00)

Présentation de Hive, HBase, Kafka et Airflow.
Interrogation d’un fichier à l’aide de HiveQL.
Travaux pratiques : Exploration libre ou mini-projet guidé avec l’écosystème Big Data.

Délais d'accès à la formation

Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures avant le début de la formation.

Dans le cas d'une formation financée par le CPF, ENI Service est tenu de respecter un délai minimum obligatoire de 11 jours ouvrés entre la date d'envoi de sa proposition et la date de début de la formation.

Modalités et moyens pédagogiques, techniques et d'encadrement

La formation peut être suivie uniquement en présentiel dans l’un des campus de l’ENI Ecole Informatique (Nantes, Rennes, Niort, Quimper). Le stagiaire intègre une promotion de l’ENI Ecole Informatique d’environ 25 à 28 stagiaires max par session.

Chaque stagiaire dispose d’un poste de travail adapté aux besoins de la formation et des supports de cours au format numérique.

Il alterne apports théoriques, démonstrations et mise en pratique au travers d’exercices, de travaux pratiques et de cas concrets, réalisés individuellement ou en groupe.

Modalités d'évaluation des acquis

Une évaluation des acquis du stagiaire est réalisée en fin de formation.

Moyens de suivi d'exécution et appréciation des résultats

Feuille de présence, émargée par demi-journée par chaque stagiaire et le formateur.
Évaluation qualitative de fin de formation, qui est ensuite analysée par l’équipe pédagogique de l’ENI Ecole Informatique.
Attestation de fin de formation remise au stagiaire.

Qualification du formateur

La formation est animée par un professionnel de l’informatique et de la pédagogie, recruté sur la base de son expérience professionnelle dans le domaine enseigné.

Nos formateurs sont pour la plupart ENI Certified Trainers. Ils assurent une veille technologique permanente.

Accessibilité de la formation

ENI Service s'engage en faveur de l'accessibilité pour les personnes en situation de handicap (PSH). Toutes nos formations sont ainsi accessibles aux PSH. Pour en savoir plus, nous vous invitons à consulter la page Accueil des personnes en situation de handicap de notre site internet.