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Data & Business Intelligence

Modern Data Engineering avec Hadoop, Hive, et alternatives Cloud (BigQuery, Snowflake)

Formation complète pour traiter des données massives avec Hadoop et découvrir les solutions analytiques cloud modernes comme BigQuery et Snowflake.

35h
Intermédiaire
Distanciel

Objectifs pédagogiques

  • Comprendre les bases du traitement distribué avec Hadoop et son écosystème (Hive, HDFS, Pig)
  • Identifier les limites d’Hadoop et les alternatives cloud modernes (BigQuery, Snowflake)
  • Mettre en œuvre des chaînes de traitement Big Data batch et hybrides (on-prem/cloud)
  • Déployer des workflows efficaces intégrés dans des pipelines analytiques actuels

Programme détaillé

Module 1 Introduction au Big Data & écosystème Hadoop
  • Historique, cas d’usage, architecture HDFS
  • Hive, Pig, HBase : rôles, forces, limites
  • MapReduce et Spark : traitements batch et mémoire
  • Démonstration : exécution d’un job Hadoop simple
Module 2 Pratique Hadoop & Hive
  • Installation d’un mini-cluster (VM ou Docker)
  • Utilisation de HDFS : chargement, transformation, export
  • Langage HiveQL : requêtes SQL sur HDFS
  • Cas pratique : traitement de fichiers logs massifs
Module 3 Au-delà d’Hadoop : Cloud & plateformes modernes
  • Présentation de BigQuery (GCP), Snowflake, Redshift
  • Comparatif architecture, performance, coût
  • Ingestion de données dans un entrepôt cloud
  • Atelier : transformation SQL à grande échelle dans BigQuery
Module 4 Construction de pipelines hybrides
  • Intégration avec Talend / Airflow / dbt
  • Cas d’usage moderne : reporting, IA, dashboards
  • Bonnes pratiques de maintenance et sécurité

Prérequis

  • Maîtrise de SQL
  • Connaissances générales en systèmes distribués ou cloud

Public visé

  • Développeurs, data engineers, architectes IT, chefs de projet data

Modalités de la formation

  • ⏱ Durée : 35h
  • 📍 Format : 100% en ligne (distanciel synchrone)
  • 💰 Financements éligibles : OPCO · France Travail · Plan entreprise · Autofinancement
  • 📊 Niveau d'entrée : Intermédiaire
  • 🎯 Pédagogie : Apports théoriques, exercices pratiques, études de cas, projet fil rouge
  • 🗓️ Délai d'accès : variable selon le mode de financement, généralement de 11 jours ouvrés à 1 mois après l'inscription. En savoir plus.
  • ♿ Accessibilité : Chaque demande émanant d'une personne en situation de handicap fait l'objet d'une étude de faisabilité et d'adaptation. Contactez notre référent handicap.

Équipe pédagogique

Nos formations sont conçues et animées par une équipe de formateurs experts, sélectionnés pour leur double compétence : une expertise métier acquise sur le terrain et une réelle expérience pédagogique. Le suivi de chaque apprenant est assuré par un référent pédagogique dédié.

  • Formateurs professionnels spécialistes de leur domaine, en veille permanente sur les évolutions du secteur
  • Référent pédagogique dédié, disponible tout au long du parcours
  • Contenus régulièrement actualisés et adaptés au niveau de chaque participant
  • Référent handicap pour l'accueil et l'adaptation des personnes en situation de handicap

Ressources pédagogiques

  • Démonstrations techniques
  • Mini-projet fil rouge comparant Hadoop et solution cloud
  • Exercices pratiques sur jeux de données volumineux
  • Théorie appliquée, cas concrets
  • Mise à disposition en ligne de documents supports à la suite de la formation.

Suivi de l'exécution et évaluation

  • Feuilles de présence.
  • Formulaires d'évaluation de la formation.
  • Certificat de réalisation de l’action de formation.
  • Projet final comparatif (Hadoop vs BigQuery)

Accessibilité

Les personnes atteintes de handicap souhaitant suivre cette formation sont invitées à nous contacter directement, afin d’étudier ensemble les possibilités de suivre la formation.

Fiche mise à jour le 6 août 2026.

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