[wpms_breadcrumb reverse="0"]

Les distributions HADOOP

Retour à la catégorie parente

Formation Hadoop pour faire face à l’avènement du Big Data 

Avec le Big Data et l’émergence de la Data Science, se former à l’exploitation des donnés est devenu essentiel. F2I Formation aide chaque apprenant à maitriser les architectures Hadoop pour traiter l’ensemble des données. Des formations, pouvant être éligibles au CPF, qui  répondent à ces tendances du Bigdata et du Cloud Computing. 

La formation Hadoop, une solution Big data pour réussir sa transformation digitale 

Depuis 1999, Apache est devenu un nom incontournable des applications open source et dans cette infrastructure Apache, le Framework Hadoop s’impose pour développer des applications, nécessitant l’exploitation d’importantes masses de données. Se former à devenir Data Analyst grâce au Cluster Hadoop permet à chaque apprenant de tirer pleinement profit de ce flux de données. Les nouveaux métiers (Chief data Officer, Administrateurs, Data Scientist…) , apparus avec la transformation numérique, impliquent d’apprendre le stockage de données ou encore de s’initier au traitement de gros volumes de données. La formation continue représente la solution pour maitriser les algorithmes sous Apache Spark ou encore apprendre à profiter d’Hadoop Cloudera. 

De l’analyse des données à l’analyse prédictive, une offre de formation complète 

Les multiples distributions Hadoop, du Cluster Python à Hortonworks, font l’objet de formations spécifiques, devant toutes optimiser les possibilités ouvertes par le Big Data. Les charges de travail pour analyser ces impressionnantes quantités de data collectées au travers de différentes bases de données supposent le recours à l’automatisation, mais aussi au Machine Learning. Avec les formations F2I , chacun peut renforcer l’efficacité de cette  exploitation de données. De la data visualisation bénéfique à la prise de décision au Data marketing pour optimiser la connaissance client, chaque formation aux distributions Hadoop garantit de réduire le temps de traitement et donc de mieux exploiter les données.