Descriptif
Big Data et bases NoSQL est une formation de 2 jours (14 heures), de niveau intermédiaire, rattachée au domaine « Bases de données, outils décisionnels, Big Data et Cloud Computing ». Choisir et utiliser la bonne base NoSQL selon le cas d'usage. Conçue et animée par des praticiens en activité, elle alterne apports ciblés (30 %) et mises en pratique (70 %) sur des laboratoires cloud individuels, avec des cas inspirés des secteurs banque, assurance et services publics. Disponible en inter-entreprises, en intra sur catalogue et en version sur mesure adaptée au contexte de l'entreprise.
Objectifs pédagogiques
À l'issue de la formation, le participant sera capable de :
- Familles NoSQL
- Clé-valeur et documents
- Colonnes et graphes
- Théorème CAP
- Atelier comparatif
Programme détaillé
| N° | Contenus et activités | Durée |
|---|---|---|
| Jour 1 | ||
| 1 | Présentation de l'environnement de travaux pratiques et test de positionnement sur le modèle relationnel | 0,5 h |
| 2 | Pourquoi sortir du relationnel : limites du schéma rigide, théorème CAP, cohérence finale, les quatre familles NoSQL | 1,5 h |
| 3 | Travaux pratiques : modéliser un catalogue produits en documents MongoDB, requêtes find, aggregate et index composés | 2,5 h |
| 4 | Travaux pratiques : concevoir une table Cassandra orientée requête, clé de partition et de clustering, injection de 5 millions de lignes | 2,5 h |
| Jour 2 | ||
| 5 | Clé-valeur et graphes : cas d'usage, Neo4j et le langage Cypher, parcours de relations | 1,5 h |
| 6 | Travaux pratiques : charger un graphe de 200 000 relations dans Neo4j et écrire des requêtes Cypher de recommandation | 2 h |
| 7 | Réplication, partitionnement et tolérance aux pannes : appliquer CAP à MongoDB, Cassandra et HDFS | 1,5 h |
| 8 | Atelier comparatif : confronter quatre cas d'usage aux quatre familles, justifier le choix et défendre l'arbitrage | 2 h |
Méthodes pédagogiques
- Pédagogie active : 64 % du temps en pratique encadrée — laboratoires cloud provisionnés par participant, travaux pratiques guidés, fil rouge applicatif —, le reste en apports structurés, démonstrations commentées, cadrage et évaluation
- répartition calculée sur le déroulé détaillé de cette formation, et non annoncée de façon uniforme
- classe inversée avec prérequis sur le LMS
- apprentissage adaptatif selon le positionnement initial
- travaux en binômes
- classe virtuelle en séquences de 3 h 30 maximum sur Microsoft Teams
- support clair, complet et paginé remis à chaque participant
Technologies et outils mobilisés
Hadoop, HDFS, Hive, MongoDB, Cassandra, Neo4j
Modalités d'évaluation et de validation
- Positionnement initial en ligne
- quiz de validation à chaque séquence
- évaluation finale des acquis (QCM et mise en situation)
- satisfaction à chaud
- questionnaire de transfert à 30 jours
- attestation de fin de formation
Plateforme, laboratoires et ressources
- LMS DATAROCKSTARS : parcours, supports numériques, quiz, évaluations, émargement par demi-journée
- laboratoires cloud individuels accessibles depuis un navigateur, sans installation, données fictives, détruits en fin de session
- bibliothèque O'Reilly (plus de 60 000 ressources)
- accès aux supports pendant 6 mois