Offre formation Big Data Analytics
|
|
- Pierre-Antoine Juneau
- il y a 8 ans
- Total affichages :
Transcription
1 Offre formation Big Data Analytics OCTO , avenue des Champs-Elysées Paris - FRANCE Tél : +33 (0) Fax : +33 (0)
2 Présentation d OCTO Technology 2
3 Une offre cohérente entre technologie et analyse prédictive DIRECTION SI! CONSEIL EN SI BIG DATA Etude et positionnement des solutions en fonction de votre contexte Transformation de SI Décisionnel vers le Big Data Cadrage de projets Big Data DIRECTION MÉTIER! CONSEIL EN ANALYSE DE DONNÉES AVANCÉES Benchmarks de projets Big Data par secteur Formation des équipes de datamining aux techniques Big Data Accompagnent des projets pilote métiers! ARCHITECTURE DES SYSTÈMES BIG DATA! COLLECTE DE DONNÉES EXTERNES POC sur Hadoop et NoSQL Conception et réalisation de systèmes sous Hadoop et NoSQL Formation Hadoop Identification de sources de données Collecte et traitements de données non structurées Recherche de corrélations économiques 3
4 Big OCTO : les chiffres C est le nombre de projets réalisés par OCTO ces 12 derniers mois autour de Big Data en To, le plus gros volume de stockage distribué utilisé sur un projet 16 le nombre de partenariats actifs avec des acteurs majeurs du monde Big Data 250 en To, le plus gros volume de données analysées par OCTO 800 en nombre de cœurs, le plus gros cluster Hadoop mis en place 7 consultants certifiées sur Hadoop par les différents éditeurs 4
5 Big Data, une ambition stratégique Big data est l ambition de tirer un avantage économique de l analyse quantitative des données internes et externes de l entreprise 5
6 Quelles sources de données? Source Interne Source externe Qq Go Base de données internes Qq To Documents internes (doc, mail, ) Logs (web logs, infrastructure) Qq 10 To Web (sites, blogs, forums, réseaux sociaux, etc.) Infini 6
7 Sources de données Quels types de données? Données d Identité Données d Usage Données de Relation Client Segmentation Les prospects adressés sont-ils les bons? Comportement Quels sont les comportements de mes clients? Influence Mes clients sont-ils influents? Dans quelle communauté? Axes d analyse Produit & service Processus Marché Comment mes produits sont-ils positionnés? Qualité Quels sont les processus implicites? Usage Comment mes produits sont-ils utilisés? QoS / QoExperience Performance Quelle est la qualité de Quels sont les axes service? d expérience d optimisation? utilisateur? Adoption Quels sont les canaux d acquisition du produit? Collaboration Les échanges sont-ils efficients? Ressources Capacité Quelles sont les capacités réelle du système Optimisation Capacité Comment sont utilisées Comment optimiser leur mes ressources et celles consommation? de mes partenaires? Interaction Quelles causes et effets dans leurs consommations? 7
8 Univers technologique L écosystème Hadoop offre un stockage distribué, mais également du calcul distribué avec MapReduce. Ce qui explique son positionnement vertical sur le schéma. Application orientée Stockage (IO bound) Hadoop Application orientée Flux évènementiel (streaming) Le Streaming regroupe les solutions de type évènementiel. Streaming Inmemory analytics NoSQL Application orientée Transaction (TPS) L écosystème NoSQL regroupe les solutions de type base de données alternatives aux SGBDR pour les traitements transactionnels. Grid et GPU permettent gérer les calculs intensif en les distribuant sur des grilles de calcul. Application orientée Calculs (CPU bound) Grid - GPU Les solutions de type Inmemory analytics distribuent les données en mémoire pour optimiser les temps de réponse des analyses. 8
9 Partenaires OCTO Ecosystème Hadoop Complex Event Processing High Performance Computing NoSQL Cloud DevOps Microsoft OCTO est expert des solutions leaders du marché. Les multiples partenariats nous permettent de rester indépendants vis-à-vis des éditeurs. 9
10 Le partenariat OCTO avec Hortonworks OCTO est partenaire formation certifié Hortonworks et est habilité à produire les formations certifiantes originales d Hortonworks 10
11 Pour aller plus loin sur Hadoop Nos publications Introduction à Flume NG BigData : la fin des architectures basée sur des processus métiers? Votre premier projet Hadoop Utiliser Hadoop pour le calcul de la Value At Risk Hadoop dans ma DSI, comment dimensionner un cluster? Hadoop dans ma DSI, benchmarker son cluster L évolution des architectures décisionnelles avec Big Data Hadoop in Da Cloud Hadoop 2 en version stable : quel intérêt pour vous? Votre premier projet Hadoop 11
12 Pour aller plus loin : Le programme R&D OCTO et sur Big Data Plus de sources de données Plus de données Flexibilité des données et des processus Systèmes préventifs et adaptatifs Diminution des TCO ENJEUX À ADRESSER Evolution des usages Intégration de nouvelles sources de données Live data, static data, et social media data Analyse de gros volumes de données historiques Accès à distance à une grande quantité de données historiques brutes Analyse temps-réel Les systèmes doivent analyser des données, répondre à des événements corrélés avec une vélocité supérieure Flexibilité de la gestion des Workflows et des exceptions Capacité à bypasser les process pour l analyse, la résolution et le suivi des alertes Capacité à mieux segmenter, analyser les données, réagir à des événements Capacité d'adaptation des algorithmes à la volée (pour réduire les faux positifs...) «Commoditisation» des infrastructures Tolérance à des niveaux de pannes de plus en plus importants à coût contraint, déploiement sur site ou sur le Cloud R&D MÉTIER / EVOLUTION DES USAGES IHM Naturelles (Tactiles, Cérébrales, Réalité augmentée ) Internet des objets (Domotique, RFID ) R&D ARCHITECTURE ET TECHNOLOGIES Big Data Analytics MapReduce Data Vizualization Solution : Hadoop, Greenplum, Teradata (Distributed) Event Driven Architecture & Complex Event Processing Solution : AMQP, 0MQ, Kafka, BaseStream, Esper Web Pushing Web Socket / HTML5, long polling Solution : PushTechnology Diffusion ESB Light & BPM Solution : Spring Integ., Camel Grid Computing & distribution des calculs Parallélisation des calculs, GPU Solution : Platform Computing Mobilité Solutions : iphone, Android Web Social (Influence du graphe social ) R&D sectorielles (Gamification, Pay How You Drive, Solvency II ) Distributed Storage Data Grid, NoSQL Solution : Cassandra, Gigaspace, Gemfire Intelligence Artificielle support à l analytique, CEP ) Machine Learning Solution : Apache Mahout DevOps et Continuous Delivery outillage, process, patterns d architecture Solution : Puppet, MCollective Infrastructure Cloud Computing Virtualisation Solution : Amazon Web Services, VMWare, Xen Industrialisation des développements & langages : Java,.Net, Ruby, PHP 12
13 Catalogue des formations Hortonworks 13
14 L essentiel d Hadoop DESCRIPTION Cette session fournit une introduction à Hadoop pour les décideurs et les utilisateurs du métier. Les participants apprendront ce qu est Hadoop, quels sont les technologies de son écosystème et quelle valeur Hadoop peut apporter à leur métier et à leur business. PRÉ-REQUIS Aucune connaissances préalable n est requise. PROGRAMME Comprendre le Big Data Comprendre Hadoop 2.0 Les fondamentaux de l architecture d Hadoop 2.0 Stratégies d acquisition de données Le futur de Hadoop FICHE PRATIQUE Durée : 1 jour Nombre de participants : 16 max Intervenants : 1 formateur Tarifs public / personne* : 525 HT Tarifs intra entreprise : 10 participants : HT 6 participants supplémentaires : HT Supplément pour la prise en charge par OCTO de la logistique, viennoiseries et déjeuner : 10 participants : 700 HT 6 participants supplémentaires : 200 HT * OCTO se réserve le droit d annuler en cas de participation insuffisante. AUDIENCE Architectes, Managers, Directeurs, décideurs METHODE PEDAGOGIQUE 50% de pratique et 50% de théorie. LOGISTIQUE Lieu : sur site Ou OCTO Technology Paris 8ème 14
15 Développement Java sur Hadoop DESCRIPTION Cette session forme au développement avec Hadoop 2.0. Les participants apprendront à concevoir et développer des applications MapReduce afin d analyser leurs Big Data. PRÉ-REQUIS Expérience dans le développement Java et l utilisation d un IDE tel qu Eclipse. PROGRAMME Jour 1 Comprendre Hadoop 2.0 et HDFS Ecrire des applications MapReduce Les agrégations avec MapReduce Jour 2 Partitionnement et tri Input et Output Formats Optimiser les jobs MapReduce Jour 3 Fonctionnalités avancées de MapReduce Tester unitairement son code Programmation Hbase Jour 4 Programmation Pig Programmation Hive Créer et utiliser un workflow Oozie FICHE PRATIQUE Durée : 4 jours Nombre de participants : 16 max Intervenants : 1 formateur Tarifs public / personne* : HT Tarifs intra entreprise : 10 participants : HT 6 participants supplémentaires : HT Supplément pour la prise en charge par OCTO de la logistique, viennoiseries et déjeuner : 10 participants : HT 6 participants supplémentaires : 500 HT * OCTO se réserve le droit d annuler en cas de participation insuffisante. AUDIENCE Ingénieurs logiciels Java expérimentés METHODE PEDAGOGIQUE 50% de pratique et 50% de théorie. LOGISTIQUE Lieu : sur site Ou OCTO Technology Paris 8ème 15
16 Analyse de données sur Hadoop avec Pig et Hive DESCRIPTION Cette session forme à l analyse de Big Data avec Pig et Hive. Les participants apprendront les bases de YARN, HDFS et MapReduce, utiliser Pig et Hive pour leurs analyses, ajouter des données avec Sqoop et Flume et créer des workflows avec Oozie. PRÉ-REQUIS Connaissances en développement logiciel Expérience en SQL PROGRAMME Jour 1 Comprendre Hadoop 2.0 et YARN Le système de fichiers distribué HDFS Alimenter HDFS en données Le framework MapReduce et YARN Jour 3 Programmation Hive Utiliser HCatalog FICHE PRATIQUE Durée : 4 jours Nombre de participants : 16 max Intervenants : 1 formateur Tarifs public / personne* : HT Tarifs intra entreprise : 10 participants : HT 6 participants supplémentaires : HT Supplément pour la prise en charge par OCTO de la logistique, viennoiseries et déjeuner : 10 participants : HT 6 participants supplémentaires : 500 HT Jour 2 Introduction à Pig Programmation Pig avancée Jour 4 Programmation Hive avancée Analyse de données et statistiques Créer et utiliser un workflow Oozie * OCTO se réserve le droit d annuler en cas de participation insuffisante. AUDIENCE Analystes & développeurs BI et SAS METHODE PEDAGOGIQUE 50% de pratique et 50% de théorie. LOGISTIQUE Lieu : sur site Ou OCTO Technology Paris 8ème 16
17 Exploitation d Hadoop avec Hortonworks Data Platform DESCRIPTION Cette session forme les administrateurs qui souhaitent déployer Hadoop 2.0. Vous y apprendrez à installer, configurer, maintenir et faire scaler un cluster Hadoop 2.0. PRÉ-REQUIS Savoir utiliser un environnement Linux PROGRAMME Jour 1 Introduction à la HDP & Hadoop 2.0 L architecture d HDFS Pré-requis d installation Management de la HDP : Ambari Ambari et la ligne de commande Le Hadoop Operating System (YARN) & MapReduce Jour 2 Configurer les services Configurer HDFS Configurer le Hadoop Operating System (YARN) & MapReduce Configurer HBase Configurer ZooKeeper Configurer les ordonnanceurs L intégrité des données Extract-Load-Transform (ELT) Copier les données entre clusters Jour 3 Exploitation de la plateforme HDP 2.0 Les Web services HDFS DataWarehousing avec Hive Transférer des données avec Sqoop Collecte des logs avec Flume Configurer la gateway NFS de HDFS Gestion des Workflow : Oozie Data Lifecycle Management avec Falcon Superviser les services de la HDP 2.0 Commissionner et décommissionner des noeuds et des services Jour 4 Topologie réseau et Rack Awareness Fédération de NameNodes Haute Disponibilité du NameNode Sauvegardes et Restauration de données Sécurité FICHE PRATIQUE Durée : 4 jours Nombre de participants : 16 max Intervenants : 1 formateur Tarifs public / personne* : HT Tarifs intra entreprise : 10 participants : HT 6 participants supplémentaires : HT Supplément pour la prise en charge par OCTO de la logistique, viennoiseries et déjeuner : 10 participants : HT 6 participants supplémentaires : 500 HT * OCTO se réserve le droit d annuler en cas de participation insuffisante. AUDIENCE Administrateurs et opérateurs IT, exploitants METHODE PEDAGOGIQUE 50% de pratique et 50% de théorie. LOGISTIQUE Lieu : sur site Ou OCTO Technology Paris 8ème 17
18 Développer pour Hadoop sur Windows DESCRIPTION Cette session forme au développement d applications MapReduce dans Hadoop 2.0 sur plateforme Windows ainsi qu à l analyse de Big Data en utilisant C#, Pig, Hive, HCatalog, Sqoop, Oozie et Microsoft Excel. PRÉ-REQUIS Expérience en développement sur Windows et en SQL Expérience avec Visual Studio PROGRAMME Jour 1 Comprendre le Big Data et Hadoop Le système de fichiers distribué HDFS Alimenter HDFS en données Jour 2 Le framework MapReduce Développer des applications MapReduce en.net Introduction à Pig Jour 3 Programmation Pig avancée Programmation Hive Jour 4 Utiliser HCatalog Le driver ODBC Hive Créer et utiliser un workflow Oozie FICHE PRATIQUE Durée : 4 jours Nombre de participants : 16 max Intervenants : 1 formateur Tarifs public / personne* : HT Tarifs intra entreprise : 10 participants : HT 6 participants supplémentaires : HT Supplément pour la prise en charge par OCTO de la logistique, viennoiseries et déjeuner : 10 participants : HT 6 participants supplémentaires : 500 HT * OCTO se réserve le droit d annuler en cas de participation insuffisante. AUDIENCE Développeurs.Net et analystes BI METHODE PEDAGOGIQUE 50% de pratique et 50% de théorie. LOGISTIQUE Lieu : sur site Ou OCTO Technology Paris 8ème 18
19 La Data Science appliquée avec Hadoop DESCRIPTION Cette session forme aux principes et techniques de Data Science avec Hadoop. Vous y apprendrez à analyser vos Big Data avec Hadoop en utilisant R et Mahout. PRÉ-REQUIS Connaissances de base en statistiques, programmation ou scripting Une expérience avec Hadoop, Mahout or R est un plus. PROGRAMME Jour 1 Comprendre le Big Data et Hadoop Pourquoi et qu est ce que la Data Science? Hadoop et la Data Science Le processus de l analyse de données Les données et les fonctions en R Analyse de données en R Jour 2 Introduction au Machine Learning Les systèmes de recommandation Utiliser une Sparse Matrix en R Algorithmes de recommandation en R Implémenter un système de recommandation avec Mahout Amener la Data Science à la production Où en apprendre plus sur la Data Science FICHE PRATIQUE Durée : 2 jours Nombre de participants : 16 max Intervenants : 1 formateur Tarifs public / personne* : HT Tarifs intra entreprise : 10 participants : HT 6 participants supplémentaires : HT Supplément pour la prise en charge par OCTO de la logistique, viennoiseries et déjeuner : 10 participants : HT 6 participants supplémentaires : 250 HT * OCTO se réserve le droit d annuler en cas de participation insuffisante. AUDIENCE Architectes, développeurs, analystes et data scientists. METHODE PEDAGOGIQUE 50% de pratique et 50% de théorie. LOGISTIQUE Lieu : sur site Ou OCTO Technology Paris 8ème 19
20 LOGISTIQUE Sessions dans les locaux et organisation sur site Prise en charge par votre société des invitations et de la présence des participants Fourniture d une salle adaptée Fourniture d un rétroprojecteur Fourniture d un accès rapide à internet avec accès à Amazon EC2 NB : OCTO fournira les fiches d évaluation et fera un reporting Organisation prise en charge par OCTO Prise en charge de l accueil des participants et mise à disposition d une salle adaptée pour les sessions Fourniture de l accueil café/viennoiseries et du déjeuner à chaque session Fiche d évaluation à l issue de chaque session pour chaque participant Reporting des évaluations 20
HADOOP ET SON ÉCOSYSTÈME
HADOOP ET SON ÉCOSYSTÈME Mars 2013 2012 Affini-Tech - Diffusion restreinte 1 AFFINI-TECH Méthodes projets Outils de reporting & Data-visualisation Business & Analyses BigData Modélisation Hadoop Technos
Plus en détailLes participants repartiront de cette formation en ayant une vision claire de la stratégie et de l éventuelle mise en œuvre d un Big Data.
Big Data De la stratégie à la mise en oeuvre Description : La formation a pour objet de brosser sans concession le tableau du Big Data. Les participants repartiront de cette formation en ayant une vision
Plus en détailLabs Hadoop Février 2013
SOA - BRMS - ESB - BPM CEP BAM - High Performance Compute & Data Grid - Cloud Computing - Big Data NoSQL - Analytics Labs Hadoop Février 2013 Mathias Kluba Managing Consultant Responsable offres NoSQL
Plus en détailAnticiper et prédire les sinistres avec une approche Big Data
Anticiper et prédire les sinistres avec une approche Big Data Julien Cabot Directeur Big Data Analytics OCTO jcabot@octo.com @julien_cabot OCTO 2013 50, avenue des Champs-Elysées 75008 Paris - FRANCE Tél
Plus en détailBig Data Concepts et mise en oeuvre de Hadoop
Introduction 1. Objectif du chapitre 9 2. Le Big Data 10 2.1 Introduction 10 2.2 Informatique connectée, objets "intelligents" et données collectées 11 2.3 Les unités de mesure dans le monde Big Data 12
Plus en détailLes journées SQL Server 2013
Les journées SQL Server 2013 Un événement organisé par GUSS Les journées SQL Server 2013 Romain Casteres MVP SQL Server Consultant BI @PulsWeb Yazid Moussaoui Consultant Senior BI MCSA 2008/2012 Etienne
Plus en détailL écosystème Hadoop Nicolas Thiébaud ni.thiebaud@gmail.com. Tuesday, July 2, 13
L écosystème Hadoop Nicolas Thiébaud ni.thiebaud@gmail.com HUG France 250 membres sur la mailing liste 30 présentations 9 meetups organisés, de 20 à 100 invités Présence de Cloudera, MapR, Hortonworks,
Plus en détailDéploiement d une architecture Hadoop pour analyse de flux. françois-xavier.andreu@renater.fr
Déploiement d une architecture Hadoop pour analyse de flux françois-xavier.andreu@renater.fr 1 plan Introduction Hadoop Présentation Architecture d un cluster HDFS & MapReduce L architecture déployée Les
Plus en détail20 ans du Master SIAD de Toulouse - BigData par l exemple - Julien DULOUT - 22 mars 2013. 20 ans du SIAD -"Big Data par l'exemple" -Julien DULOUT
20 ans du Master SIAD de Toulouse - BigData par l exemple - Julien DULOUT - 22 mars 2013 20 ans du SIAD -"BigData par l'exemple" -Julien DULOUT Qui a déjà entendu parler du phénomène BigData? Qui a déjà
Plus en détailCartographie des solutions BigData
Cartographie des solutions BigData Panorama du marché et prospective 1 1 Solutions BigData Défi(s) pour les fournisseurs Quel marché Architectures Acteurs commerciaux Solutions alternatives 2 2 Quels Défis?
Plus en détailHadoop, les clés du succès
Hadoop, les clés du succès Didier Kirszenberg, Responsable des architectures Massive Data, HP France Copyright 2015 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject
Plus en détailFormation Cloudera Data Analyst Utiliser Pig, Hive et Impala avec Hadoop
Passez au niveau supérieur en termes de connaissance grâce à la formation Data Analyst de Cloudera. Public Durée Objectifs Analystes de données, business analysts, développeurs et administrateurs qui ont
Plus en détailPanorama des solutions analytiques existantes
Arnaud LAROCHE Julien DAMON Panorama des solutions analytiques existantes SFdS Méthodes et Logiciels - 16 janvier 2014 - Données Massives Ne sont ici considérés que les solutions autour de l environnement
Plus en détailFouillez facilement dans votre système Big Data. Olivier TAVARD
Fouillez facilement dans votre système Big Data Olivier TAVARD A propos de moi : Cofondateur de la société France Labs Développeur (principalement Java) Formateur en technologies de moteurs de recherche
Plus en détailAVRIL 2014. Au delà de Hadoop. Panorama des solutions NoSQL
AVRIL 2014 Panorama des solutions NoSQL QUI SOMMES NOUS? Avril 2014 2 SMILE, EN QUELQUES CHIFFRES 1er INTÉGRATEUR EUROPÉEN DE SOLUTIONS OPEN SOURCE 3 4 NOS EXPERTISES ET NOS CONVICTIONS DANS NOS LIVRES
Plus en détailLes quatre piliers d une solution de gestion des Big Data
White Paper Les quatre piliers d une solution de gestion des Big Data Table des Matières Introduction... 4 Big Data : un terme très vaste... 4 Le Big Data... 5 La technologie Big Data... 5 Le grand changement
Plus en détailBIG DATA en Sciences et Industries de l Environnement
BIG DATA en Sciences et Industries de l Environnement François Royer www.datasio.com 21 mars 2012 FR Big Data Congress, Paris 2012 1/23 Transport terrestre Traçabilité Océanographie Transport aérien Télémétrie
Plus en détailLes technologies du Big Data
Les technologies du Big Data PRÉSENTÉ AU 40 E CONGRÈS DE L ASSOCIATION DES ÉCONOMISTES QUÉBÉCOIS PAR TOM LANDRY, CONSEILLER SENIOR LE 20 MAI 2015 WWW.CRIM.CA TECHNOLOGIES: DES DONNÉES JUSQU'À L UTILISATEUR
Plus en détailBig Data : utilisation d un cluster Hadoop HDFS Map/Reduce HBase
Big Data : utilisation d un cluster cluster Cécile Cavet cecile.cavet at apc.univ-paris7.fr Centre François Arago (FACe), Laboratoire APC, Université Paris Diderot LabEx UnivEarthS 14 Janvier 2014 C. Cavet
Plus en détailAPI04 Contribution. Apache Hadoop: Présentation et application dans le domaine des Data Warehouses. Introduction. Architecture
API04 Contribution Apache Hadoop: Présentation et application dans le domaine des Data Warehouses Introduction Cette publication a pour but de présenter le framework Java libre Apache Hadoop, permettant
Plus en détailPréface Dunod Toute reproduction non autorisée est un délit. Les raisons de l émergence du Big Data sont bien connues. Elles sont d abord économiques et technologiques. La chute exponentielle des coûts
Plus en détailIntroduction à MapReduce/Hadoop et Spark
1 / 36 Introduction à MapReduce/Hadoop et Spark Certificat Big Data Ludovic Denoyer et Sylvain Lamprier UPMC Plan 2 / 36 Contexte 3 / 36 Contexte 4 / 36 Data driven science: le 4e paradigme (Jim Gray -
Plus en détailEntreprise et Big Data
Entreprise et Big Data Christophe Favart Chef Architecte, SAP Advanced Development, Business Information Technology Public Juin 2013 Agenda SAP Données d Entreprise Big Data en entreprise Solutions SAP
Plus en détailBig Data. Cyril Amsellem Consultant avant-vente. 16 juin 2011. Talend 2010 1
Big Data Cyril Amsellem Consultant avant-vente 16 juin 2011 Talend 2010 1 Big Data Architecture globale Hadoop Les projets Hadoop (partie 1) Hadoop-Core : projet principal. HDFS : système de fichiers distribués
Plus en détailTitre : La BI vue par l intégrateur Orange
Titre : La BI vue par l intégrateur Orange Résumé : L entité Orange IT&L@bs, partenaire privilégié des entreprises et des collectivités dans la conception et l implémentation de SI Décisionnels innovants,
Plus en détailDEMARRER UN PROJET BIGDATA EN QUELQUES MINUTES GRACE AU CLOUD
DEMARRER UN PROJET BIGDATA EN QUELQUES MINUTES GRACE AU CLOUD BIGDATA PARIS LE 1/4/2014 VINCENT HEUSCHLING @VHE74! 1 NOUS 100% Bigdata Infrastructure IT + Data Trouver vos opportunités Implémenter les
Plus en détailLa rencontre du Big Data et du Cloud
La rencontre du Big Data et du Cloud Libérez le potentiel de toutes vos données Visualisez et exploitez plus rapidement les données de tous types, quelle que soit leur taille et indépendamment de leur
Plus en détailVos experts Big Data. contact@hurence.com. Le Big Data dans la pratique
Vos experts Big Data contact@hurence.com Le Big Data dans la pratique Expert Expert Infrastructure Data Science Spark MLLib Big Data depuis 2011 Expert Expert Hadoop / Spark NoSQL HBase Couchbase MongoDB
Plus en détailProgrammation parallèle et distribuée
Programmation parallèle et distribuée (GIF-4104/7104) 5a - (hiver 2015) Marc Parizeau, Département de génie électrique et de génie informatique Plan Données massives («big data») Architecture Hadoop distribution
Plus en détailCATALOGUE DE FORMATIONS BUSINESS INTELLIGENCE. Edition 2012
CATALOGUE DE FORMATIONS BUSINESS INTELLIGENCE Edition 2012 AGENDA Qui sommes nous? Présentation de Keyrus Keyrus : Expert en formations BI Nos propositions de formation 3 modes de formations Liste des
Plus en détailSurmonter les 5 défis opérationnels du Big Data
Surmonter les 5 défis opérationnels du Big Data Jean-Michel Franco Talend Connect 9 octobre 2014 Talend 2014 1 Agenda Agenda Le Big Data depuis la découverte jusqu au temps réel en passant par les applications
Plus en détailRicco Rakotomalala http://eric.univ-lyon2.fr/~ricco/cours/cours_programmation_r.html. R.R. Université Lyon 2
Ricco Rakotomalala http://eric.univ-lyon2.fr/~ricco/cours/cours_programmation_r.html 1 Plan de présentation 1. L écosystème Hadoop 2. Principe de programmation MapReduce 3. Programmation des fonctions
Plus en détailCNAM 2010-2011. Déploiement d une application avec EC2 ( Cloud Amazon ) Auteur : Thierry Kauffmann Paris, Décembre 2010
CNAM 2010-2011 Déploiement d une application avec EC2 ( Cloud Amazon ) Auteur : Thierry Kauffmann Paris, Décembre 2010 Déploiement d une application dans le cloud. 1. Cloud Computing en 2010 2. Offre EC2
Plus en détailOrganiser vos données - Big Data. Patrick Millart Senior Sales Consultant
Organiser vos données - Big Data Patrick Millart Senior Sales Consultant The following is intended to outline our general product direction. It is intended for information purposes only, and may not be
Plus en détailLondres 1854 Des problèmes (re)connus Faire plus avec moins Tendances et défis «BYOD» WIN INTUNE «Nouveaux paradigmes» «Big Data» «Cloud» Windows Server Gestion Sys. Center Identité & Virt CLOUD OS Microsoft
Plus en détailIntroduction Big Data
Introduction Big Data SOMMAIRE Rédacteurs : Réf.: SH. Lazare / F. Barthélemy AXIO_BD_V1 QU'EST-CE QUE LE BIG DATA? ENJEUX TECHNOLOGIQUES ENJEUX STRATÉGIQUES BIG DATA ET RH ANNEXE Ce document constitue
Plus en détailBI SWISS FORUM (ecom / SITB)
2015 04 21 - GENEVA BI SWISS FORUM (ecom / SITB) LE BIG DATA A L ASSAUT DES ZONES DE CONFORT TECH ET BUSINESS WWW.CROSS-SYSTEMS.CH GROUPE MICROPOLE 1100 COLLABORATEURS DONT 130 EN SUISSE +800 CLIENTS 27
Plus en détailProgrammation parallèle et distribuée
Programmation parallèle et distribuée (GIF-4104/7104) 5a - (hiver 2014) Marc Parizeau, Département de génie électrique et de génie informatique Plan Mégadonnées («big data») Architecture Hadoop distribution
Plus en détailPentaho Business Analytics Intégrer > Explorer > Prévoir
Pentaho Business Analytics Intégrer > Explorer > Prévoir Pentaho lie étroitement intégration de données et analytique. En effet, les services informatiques et les utilisateurs métiers peuvent accéder aux
Plus en détailDocument réalisé par Khadidjatou BAMBA
Comprendre le BIG DATA Document réalisé par Khadidjatou BAMBA 1 Sommaire Avant propos. 3 Historique du Big Data.4 Introduction.....5 Chapitre I : Présentation du Big Data... 6 I. Généralités sur le Big
Plus en détailGroupe de Discussion Big Data Aperçu des technologies et applications. Stéphane MOUTON stephane.mouton@cetic.be
Groupe de Discussion Big Data Aperçu des technologies et applications Stéphane MOUTON stephane.mouton@cetic.be Recherche appliquée et transfert technologique q Agréé «Centre Collectif de Recherche» par
Plus en détailLe nouveau visage de la Dataviz dans MicroStrategy 10
Le nouveau visage de la Dataviz dans MicroStrategy 10 Pour la première fois, MicroStrategy 10 offre une plateforme analytique qui combine une expérience utilisateur facile et agréable, et des capacités
Plus en détailHadoop dans l entreprise: du concept à la réalité. Pourquoi et comment?
Hadoop dans l entreprise: du concept à la réalité. Pourquoi et comment? Jean-Marc Spaggiari Cloudera jms@cloudera.com @jmspaggi Mai 2014 1 2 Avant qu on commence Agenda -Qu est-ce que Hadoop et pourquoi
Plus en détailTHÉMATIQUES. Comprendre les frameworks productifs. Découvrir leurs usages. Synthèse
THÉMATIQUES Comprendre les frameworks productifs Découvrir leurs usages Synthèse 2 LES ENJEUX DES FRAMEWORKS D ENTREPRISE EN 2012 LE CONSTAT Ressources Recrutement Flexibilité Intérêt Montée en compétence
Plus en détailFormations 2015 JASPER, REDMINE, TABLEAU, TALEND, SPAGO BI ALTIC & SYNOTIS - TRAINING CENTER 24 RUE DE L EGLISE 94300 VINCENNES
Formations 2015 JASPER, REDMINE, TABLEAU, TALEND, SPAGO BI ALTIC & SYNOTIS - TRAINING CENTER 24 RUE DE L EGLISE 94300 VINCENNES Table des matières Edito... 3 Informations pratiques... 4 Accueil des stagiaires...
Plus en détailProgrammation parallèle et distribuée (Master 1 Info 2015-2016)
Programmation parallèle et distribuée (Master 1 Info 2015-2016) Hadoop MapReduce et HDFS Note bibliographique : ce cours est largement inspiré par le cours de Benjamin Renaut (Tokidev SAS) Introduction
Plus en détailCassandra et Spark pour gérer la musique On-line
Cassandra et Spark pour gérer la musique On-line 16 Juin 2015 @ Paris Hammed RAMDANI Architecte SI 3.0 et BigData mramdani@palo-it.com +33 6 80 22 20 70 Appelez-moi Hammed ;-) (Sidi Mo)Hammed Ramdani @smramdani
Plus en détailTables Rondes Le «Big Data»
Tables Rondes Le «Big Data» 2012-2013 1 Plan Introduc9on 1 - Présenta9on Ingensi 2 - Le Big Data c est quoi? 3 - L histoire 4 - Le monde du libre : Hadoop 5 - Le système HDFS 6 - Les algorithmes distribués
Plus en détailLivre. blanc. Solution Hadoop d entreprise d EMC. Stockage NAS scale-out Isilon et Greenplum HD. Février 2012
Livre blanc Solution Hadoop d entreprise d EMC Stockage NAS scale-out Isilon et Greenplum HD Par Julie Lockner et Terri McClure, Analystes seniors Février 2012 Ce livre blanc d ESG, qui a été commandé
Plus en détailAcquisition des données - Big Data. Dario VEGA Senior Sales Consultant
Acquisition des données - Big Data Dario VEGA Senior Sales Consultant The following is intended to outline our general product direction. It is intended for information purposes only, and may not be incorporated
Plus en détail1 Actuate Corporation 2012. + de données. + d analyses. + d utilisateurs.
1 Actuate Corporation 2012 + de données. + d analyses. + d utilisateurs. Actuate et BIRT Actuate est l Editeur spécialiste de la Business Intelligence et le Reporting qui a créé le projet Open Source BIRT
Plus en détailETUDE ET IMPLÉMENTATION D UNE CACHE L2 POUR MOBICENTS JSLEE
Mémoires 2010-2011 www.euranova.eu MÉMOIRES ETUDE ET IMPLÉMENTATION D UNE CACHE L2 POUR MOBICENTS JSLEE Contexte : Aujourd hui la plupart des serveurs d application JEE utilise des niveaux de cache L1
Plus en détailhttp://blog.khaledtannir.net
Algorithme de parallélisations des traitements Khaled TANNIR Doctorant CIFRE LARIS/ESTI http://blog.khaledtannir.net these@khaledtannir.net 2e SéRI 2010-2011 Jeudi 17 mars 2011 Présentation Doctorant CIFRE
Plus en détailBases de données documentaires et distribuées Cours NFE04
Bases de données documentaires et distribuées Cours NFE04 Cloud et scalabilité Auteurs : Raphaël Fournier-S niehotta, Philippe Rigaux, Nicolas Travers prénom.nom@cnam.fr Département d informatique Conservatoire
Plus en détailLondres 1854 Des problèmes (re)connus Faire plus avec moins Tendances et défis «BYOD» WIN INTUNE «Nouveaux paradigmes» «Big Data» «Cloud» Windows Server Gestion Sys. Center Identité & Virt CLOUD OS Microsoft
Plus en détailSuite Jedox La Business-Driven Intelligence avec Jedox
Suite La Business-Driven Intelligence avec Une solution intégrée pour la simulation, l analyse et le reporting vous offre la possibilité d analyser vos données et de gérer votre planification selon vos
Plus en détailAPPEL À COMMUNICATIONS 2010
APPEL À COMMUNICATIONS 2010 Bonjour, La prochaine édition de Solutions Linux/Open Source se déroulera les à Paris à la porte de Versailles. Pendant ces 3 jours qui réuniront plus de 220 exposants et accueilleront
Plus en détailMettez les évolutions technologiques au service de vos objectifs métier
Mettez les évolutions technologiques au service de vos objectifs métier 2 OXIA a pour mission de concevoir et mettre en oeuvre les meilleures solutions technologiques visant à améliorer la productivité,
Plus en détailComment valoriser votre patrimoine de données?
BIG DATA POUR QUELS USAGES? Comment valoriser votre patrimoine de données? HIGH PERFORMANCE HIGH ANALYTICS PERFORMANCE ANALYTICS MOULOUD DEY SAS FRANCE 15/11/2012 L ENTREPRISE SAS EN QUELQUES CHIFFRES
Plus en détailWindows Azure. Principales fonctions
Calipia usage re serve aux e tablissements de pendant du Ministe re de l Enseignement Supe rieur et de la Recherche Windows Azure Principales fonctions Alors qu environ 70% du budget informatique est dédié
Plus en détailNos Solutions PME VIPDev sont les Atouts Business de votre entreprise.
Solutions PME VIPDev Nos Solutions PME VIPDev sont les Atouts Business de votre entreprise. Cette offre est basée sur la mise à disposition de l ensemble de nos compétences techniques et créatives au service
Plus en détailTRANSFORM IT + BUSINESS + YOURSELF
TRANSFORM IT + BUSINESS + YOURSELF Copyright 2012 EMC Corporation. All rights reserved. 2 Vos environnements SAP sont complexes et couteux : pensez «replatforming» TRANSFORM IT+ BUSINESS + YOURSELF Alexandre
Plus en détailAXIAD Conseil pour décider en toute intelligence
AXIAD Conseil pour décider en toute intelligence Gestion de la Performance, Business Intelligence, Big Data Domaine d expertise «Business Intelligence» Un accompagnement adapté à votre métier dans toutes
Plus en détailCette première partie pose les enjeux de la BI 2.0 et son intégration dans le SI de l entreprise. De manière progressive, notre approche situera le
Partie I BI 2.0 Cette première partie pose les enjeux de la BI 2.0 et son intégration dans le SI de l entreprise. De manière progressive, notre approche situera le SI classique avec l intégration de la
Plus en détailLES ENJEUX DU BIG DATA
LES ENJEUX DU BIG DATA POUR LA MISE EN PLACE DES SMART-GRIDS EDF R&D Marie-Luce Picard Projet SIGMA² 16 Janvier 2014 SMART GRIDS SMART METERS SMART DATA Partout dans le monde des projets smart-grids voient
Plus en détailCatalogue des formations
Catalogue des formations NANCY et TRAINING (siège) 22 rue de Médreville 54000 Nancy Téléphone : 03 83 67 63 05 METZ 4 rue Marconi 57070 Metz Téléphone : 03 87 20 35 02 REIMS 09 rue Pingat 51000 Reims Téléphone
Plus en détailPerspectives pour l entreprise. Desktop Cloud. JC Devos IBM IT Architect jdevos@fr.ibm.com. 2010 IBM Corporation
Perspectives pour l entreprise Desktop Cloud JC Devos IBM IT Architect jdevos@fr.ibm.com Principe technique Disposer d un poste de travail virtuel accessible par la plupart des terminaux disponibles Ce
Plus en détailOffres de stages 2011/2012
Offres de stages 2011/2012 RBS LE MEILLEUR DE L INTEGRATION ET DE L EDITION L informatique est devenue un outil stratégique de développement et de différenciation pour les organisations du 21ème siècle
Plus en détailM2 GL UE DOC «In memory analytics»
M2 GL UE DOC «In memory analytics» Alexandre Termier 2014/2015 Sources Travaux Amplab, U.C. Berkeley Slides Ion Stoica Présentations Databricks Slides Pat McDonough Articles de M. Zaharia et al. sur les
Plus en détailSQL SERVER 2008, BUSINESS INTELLIGENCE
SGBD / Aide à la décision SQL SERVER 2008, BUSINESS INTELLIGENCE Réf: QLI Durée : 5 jours (7 heures) OBJECTIFS DE LA FORMATION Cette formation vous apprendra à concevoir et à déployer une solution de Business
Plus en détailFormations 2015 JASPER, REDMINE, TABLEAU, TALEND, SPAGO BI SYNALTIC 24 RUE DE L EGLISE 94300 VINCENNES
Formations 2015 JASPER, REDMINE, TABLEAU, TALEND, SPAGO BI SYNALTIC 24 RUE DE L EGLISE 94300 VINCENNES Table des matières Edito... 3 Informations pratiques... 4 Accueil des stagiaires... 4 Horaires...
Plus en détailjuillet 2015 à janvier 2016
Calendrier de Formations juillet 2015 à janvier 2016 http:// Sophia-Antipolis 04 93 00 11 13 Aix-Marseille 04 42 34 19 55 Les Formations D. M. R votre développement durable! Windows Server 2012 R2 MS22417
Plus en détailBig Data. Concept et perspectives : la réalité derrière le "buzz"
Big Data Concept et perspectives : la réalité derrière le "buzz" 2012 Agenda Concept & Perspectives Technologies & Acteurs 2 Pierre Audoin Consultants (PAC) Pierre Audoin Consultants (PAC) est une société
Plus en détailBien aborder un projet SharePoint 2013
Bien aborder un projet SharePoint 2013 Bien aborder un projet SharePoint 2013 Les Thématiques :» Vue d ensemble des fonctionnalités SharePoint» Les Nouveautés de SharePoint 2013» Infrastructure : bonnes
Plus en détailjuillet 2015 à janvier 2016
Calendrier de Formations juillet 2015 à janvier 2016 http:// Aix-Marseille 04 42 34 19 55 Sophia-Antipolis 04 93 00 11 13 Les Formations D. M. R votre développement durable! Réf Intitulé de la formation
Plus en détailIntroduction aux algorithmes MapReduce. Mathieu Dumoulin (GRAAL), 14 Février 2014
Introduction aux algorithmes MapReduce Mathieu Dumoulin (GRAAL), 14 Février 2014 Plan Introduction de la problématique Tutoriel MapReduce Design d algorithmes MapReduce Tri, somme et calcul de moyenne
Plus en détailSystèmes Répartis. Pr. Slimane Bah, ing. PhD. Ecole Mohammadia d Ingénieurs. G. Informatique. Semaine 24.2. Slimane.bah@emi.ac.ma
Ecole Mohammadia d Ingénieurs Systèmes Répartis Pr. Slimane Bah, ing. PhD G. Informatique Semaine 24.2 1 Semestre 4 : Fev. 2015 Grid : exemple SETI@home 2 Semestre 4 : Fev. 2015 Grid : exemple SETI@home
Plus en détailFormation continue. Ensae-Ensai Formation Continue (Cepe)
CertifiCat de data scientist Formation continue Ensae-Ensai Formation Continue (Cepe) CertifiCat de data scientist La demande de data scientists est croissante mais peu de formations existent. Ce certificat
Plus en détailLE BIG DATA. TRANSFORME LE BUSINESS Solution EMC Big Data
LE BIG DATA Solution EMC Big Data TRANSITION VERS LE BIG DATA En tirant profit du Big Data pour améliorer leur stratégie et son exécution, les entreprises se démarquent de la concurrence. La solution EMC
Plus en détailAnalytics Platform. MicroStrategy. Business Intelligence d entreprise. Self-service analytics. Big Data analytics.
Business Intelligence d entreprise MicroStrategy Analytics Platform Self-service analytics Big Data analytics Mobile analytics Disponible en Cloud Donner l autonomie aux utilisateurs. Des tableaux de bord
Plus en détailL ÉCHANGE DE DONNÉES TEMPS RÉEL
Talented Together L ÉCHANGE DE DONNÉES TEMPS RÉEL Retours d expériences avec Talend Julien DULOUT Manager Sopra Consulting Expert des offres BI, MDM & BigData Ludovic MONNIER Architecte Sopra Expert EAI
Plus en détailProgramme ASI Développeur
Programme ASI Développeur Titre de niveau II inscrit au RNCP Objectifs : Savoir utiliser un langage dynamique dans la création et la gestion d un site web. Apprendre à développer des programmes en objet.
Plus en détailLe traitement du Big Data inclue la collecte, la curation, le stockage, l enrichissement, le croisement, la partage, l analyse et la visualisation.
Les infrastructure du Big Data Le «Big Data» vise à tirer un avantage concurrentiel au travers de méthodes de collecte, d analyse et d exploitation des données qu on ne pouvait utiliser jusqu à présent
Plus en détailHÉBERGEMENT CLOUD & SERVICES MANAGÉS
HÉBERGEMENT CLOUD & SERVICES MANAGÉS Pour éditeurs, intégrateurs et entreprises Qui sommes-nous? Présentation Aspaway Septembre 0 Sommaire PARTIE : Qui sommes-nous? PARTIE : Description de notre offre
Plus en détailNotre Catalogue des Formations IT / 2015
Notre Catalogue des Formations IT / 2015 Id Intitulé Durée Gestion de projets et méthodes I1101 I1102 I1103 I1104 I1105 I1106 I1107 I1108 I1109 I1110 I1111 I1112 I1113 I1114 I1115 I1116 I1117 I1118 I1119
Plus en détailGPC Computer Science
CYCLE ISMIN P2015 GPC Computer Science P LALEVÉE lalevee@emse.fr @p_lalevee A3.01 0442616715 C YUGMA yugma@emse.fr A3.01 0442616715 01/09/2014 Présentation GPC CS - Ph. Lalevée - C Yugma 1 Scolarité Site
Plus en détailNoSQL. Introduction 1/30. I NoSQL : Not Only SQL, ce n est pas du relationnel, et le contexte. I table d associations - Map - de couples (clef,valeur)
1/30 2/30 Anne-Cécile Caron Master MIAGE - SGBD 1er trimestre 2014-2015 I : Not Only SQL, ce n est pas du relationnel, et le contexte d utilisation n est donc pas celui des SGBDR. I Origine : recherche
Plus en détailStratégie et Vision de SAP pour le secteur Banque- Assurance: Data-Management, BI, Mobilité
Stratégie et Vision de SAP pour le secteur Banque- Assurance: Data-Management, BI, Mobilité Patrice Vatin Business Development SAP FSI Andrew de Rozairo Business Development Sybase EMEA Septembre 2011
Plus en détailWEB15 IBM Software for Business Process Management. un offre complète et modulaire. Alain DARMON consultant avant-vente BPM alain.darmon@fr.ibm.
WEB15 IBM Software for Business Process Management un offre complète et modulaire Alain DARMON consultant avant-vente BPM alain.darmon@fr.ibm.com Claude Perrin ECM Client Technical Professional Manager
Plus en détailStephan Hadinger, Sr. Mgr Solutions Architecture, AWS. Salon du Big Data 11 mars 2015
Stephan Hadinger, Sr. Mgr Solutions Architecture, AWS Salon du Big Data 11 mars 2015 Accélération de l innovation +500 +280 Amazon EC2 Container Service +159 AWS Storage Gateway Amazon Elastic Transcoder
Plus en détailBIG DATA et DONNéES SEO
BIG DATA et DONNéES SEO Vincent Heuschling vhe@affini-tech.com @vhe74 2012 Affini-Tech - Diffusion restreinte 1 Agenda Affini-Tech SEO? Application Généralisation 2013 Affini-Tech - Diffusion restreinte
Plus en détailDéterminer les enjeux du Datacenter
Déterminer les enjeux du Datacenter OPEX 75% CAPEX 25% Nouvelle génération d infrastructure Systèmes intégrés Hybridation Capacity planning DCIM Réduction des risques Organisation opérationnelle IDC Visit
Plus en détailAnalytics & Big Data. Focus techniques & nouvelles perspectives pour les actuaires. Université d Eté de l Institut des Actuaires Mardi 8 juillet 2014
Analytics & Big Data Focus techniques & nouvelles perspectives pour les actuaires Local Optimization European Minded Université d Eté de l Institut des Actuaires Mardi 8 juillet 2014 Intervenants : Alexandre
Plus en détailLe Big Data Vers de nouveaux usages! 18/03/2015
Le Big Data Vers de nouveaux usages! 18/03/2015 Atos en bref est une société internationale spécialisée dans les services technologiques innovants, les services transactionnels à haute valeur et le conseil,
Plus en détailCatalogue des stages Ercom 2013
Catalogue des stages Ercom 2013 Optimisations sur Modem LTE Poste basé à : Caen (14) Analyse et optimisation des performances des traitements réalisés dans un modem LTE. - Profiling et détermination des
Plus en détailFilière métier : Administrateur Virtualisation
Filière métier : Administrateur Virtualisation La réduction des coûts, la simplification et l automatisation des procédures, la protection des données et l optimisation de la gestion des infrastructures
Plus en détailChange the game with smart innovation
Change the game with smart innovation Master Thesis 2013 2014 Faculty of Science engineering 12/08/2012 Master Thesis proposal for the academic year 2013. TABLE OF CONTENTS Section Un Introduction... 3
Plus en détailSHAREPOINT PORTAL SERVER 2013
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) SHAREPOINT PORTAL SERVER 2013 Sharepoint portal server 2013 DEVELOPING MICROSOFT SHAREPOINT SERVER 2013 CORE SOLUTIONS Réf: MS20488 Durée : 5 jours (7 heures) OBJECTIFS
Plus en détailAPPLICATIONS MOBILES Catalogue de services Econocom-Osiatis 21.01.2014
APPLICATIONS MOBILES Catalogue de services 21.01.2014 Sommaire 1 2 Catalogue d applications mobiles types Organisation (5) Communication & Collaboration (3) Gestion d activités de services (3) CRM / B2C
Plus en détailBig data et données géospatiales : Enjeux et défis pour la géomatique. Thierry Badard, PhD, ing. jr Centre de Recherche en Géomatique
Big data et données géospatiales : Enjeux et défis pour la géomatique Thierry Badard, PhD, ing. jr Centre de Recherche en Géomatique Événement 25e anniversaire du CRG Université Laval, Qc, Canada 08 mai
Plus en détail