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Cours big data 1 Cours de Big Data Exposés - Entrepôts de données - Méthode ACP - Méthode AFC - Bases de données NoSQL - MongoDB - Hadoop MapReduce - Hadoop Spark Références - Pr A Elouardighi Cours TD Datawarehouse High-Tech - Pirmin Lemberger et autres

Cours de Big Data Exposés - Entrepôts de données - Méthode ACP - Méthode AFC - Bases de données NoSQL - MongoDB - Hadoop MapReduce - Hadoop Spark Références - Pr A Elouardighi Cours TD Datawarehouse High-Tech - Pirmin Lemberger et autres Big Data et Machine Learning ?? Manuel du datascientist - Arnaud Martin L ? analyse de données Polycopié de cours ENSIETA Réf Septembre - Lcsqa Principe de l ? analyse en composantes principales INERIS DRC- - -LRl-LMa ?? LCSQA-n v disponible à l ? adresse https lcsqa org system ?les Etude guideAnnexe ACP pdf - Wikipédia Analyse factorielle des correspondances disponible à l ? adresse https fr wikipedia org wiki Analysefactorielledes correspondances CTable des matières Chapitre Entrepôts de Données Notions et Architecture d ? un DWH Systèmes transactionnels vs Systèmes décisionnels Systèmes décisionnels Des données aux décisions Applications transactionnelles v s Applications décisionnelles Incompatibilités des deux activités Naissance du Datawarehouse Exemple un DW dans les télécoms Architecture centralisée Architecture fédérée OLAP et Analyse multidimensionnelles OLAP Modèle conceptuel Vue multidimensionnelle Agrégation des données Granularité des dimensions Opérations OLAP Opérations sur la structure des cubes Opérations sur le contenu des cubes Opérations entre cubes Exemple d ? outils OLAP Modélisation et Conception d ? un DWH Construction d ? un Datawarehouse Modélisation Alimentation Outils ETL Chapitre Analyse de données Les données Objectifs Méthodes Analyse en Composantes Principales Analyse Factorielle de Correspondances Les logiciels Domaine d ? applications CChapitre Le big data dans les organisations La recherche de l ? innovation L'entreprise dans un écosystème Une volonté de ma? trise Des besoins forts L ? avancé par le cloud La création de la valeur Les V ? du Big Data Le volume La vélocité La variété Un champ immense d ? application Exemples de compétences à acquérir Chapitre Les bases de données NoSQL Bases de données relationnelles Le Mouvement NoSQL Les contraintes des applications web à très grande échelle Le théorème ? CAP Sacri ?er la exibilité pour la vélocité Une dé ?nition pour une base de données NoSQL Les solutions NoSQL Les entrepôts clé- valeur Les bases orientées documents Les bases orientées colonnes Les bases de données orientées graphes Résumé Chapitre L ? algorithme MapReduce et le framwork Hadoop Automatiser le calcul parallèle Le pattern MapReduce Le Framework Hadoop Planning des exécutions Tolérance aux pannes Découpage des données en lots Monitoring des processus Au-delà de MapReduce Résumé C CChapitre Entrepôts de Données Notions et Architecture d ? un DWH Systèmes transactionnels vs Systèmes décisionnels Systèmes transactionnels Les outils traditionnels de gestion et d ? exploitation des données sont du type transactionnel ou OLTP On-Line Transaction Processing L ? exploitation de données tourné vers la saisie le stockage la mise à jour la sécurité et l ? intégrité des données Le système transactionnel est développé pour gérer les transactions quotidiennes Ces bases de données supportent habituellement des applications particulières telles que les inventaires de magasins les réservations d ? hôtel etc Le contenu est fait de données actuelles pas d ?