Formation NoSQL en Dartmouth

Lorsque les technologies de stockage traditionnelles ne gèrent pas la quantité de données que vous avez besoin de stocker, il existe des centaines d’alternatives. Ce cours essaie de montrer aux participants quelles sont les alternatives pour stocker et analyser le Big Data et quels sont leurs avantages et leurs inconvénients.

Ce cours est principalement axé sur la discussion et la présentation de solutions, bien que des exercices pratiques soient disponibles sur demande.

Le cours fait partie des compétences de Data Scientist (domaine: données et technologie).

Cette formation en direct, dirigée par un formateur, à Dartmouth (en ligne ou sur site) s'adresse aux administrateurs de base de données ou développeurs qui souhaitent utiliser Microsoft Azure Cosmos DB pour développer et gérer des applications hautement réactives et à faible latence.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place les ressources Cosmos DB nécessaires pour commencer la construction de bases de données et d'applications.
• Échelonner les performances et le stockage de l'application en utilisant les API de Cosmos DB. 
• Gérer les opérations de base de données et réduire les coûts en optimisant les ressources Cosmos DB.

Ce cours présente HBase - un magasin No SQL au-dessus de Hadoop . Le cours est destiné aux développeurs qui utiliseront HBase pour développer des applications et aux administrateurs qui géreront les clusters HBase.

Nous guiderons un développeur à travers l'architecture HBase, la modélisation de données et le développement d'applications sur HBase. Il discutera également de l’utilisation de MapReduce avec HBase et de quelques sujets d’administration liés à l’optimisation des performances. Le cours est très pratique avec de nombreux exercices de laboratoire.

Durée : 3 jours

Audience : Développeurs et Administrateurs

Les bases de données relationnelles constituent la technologie de choix pour stocker, récupérer et interroger des données. Les bases de données relationnelles permettent aux utilisateurs d'organiser leurs données à l'aide d'un ensemble de modèles structuré et bien défini (modèle). Bien que cette approche fonctionne bien pour stocker des données normalisées et bien comprises à l’avance (imaginez une application d’enregistrement dans un hôpital qui conserve les enregistrements patient avec le même ensemble cohérent de champs prédéfinis ... id patient, prénom, nom nom, date de la dernière visite, etc.), ce modèle présente des limites. Pour les organisations dont les données entrantes ne sont pas bien définies (pensez à un formulaire de demande de renseignements en ligne destiné à une start-up qui est toujours en train d'expérimenter différents champs pour la collecte de données de visiteurs, la suppression et l'ajout de champs au fur et à mesure, afin de s'adapter à la nature changeante de la entreprises), toute définition établie de la manière dont les données devraient s'intégrer dans une base de données existante devra être redéfinie régulièrement. Cela nécessiterait de recréer le modèle de données (schéma) qui dicte la structure des données et ses types de données autorisés à prendre en charge différents types d'entrées de données, etc., avant que toute nouvelle donnée puisse être enregistrée dans la base de données.

Entrez No SQL (Not Only SQL ) bases de données. Aucune base de données SQL n'empêche les utilisateurs de prédéfinir la structure des données entrantes, ce qui leur permet d'insérer et de mettre à jour de nouvelles données à la volée. Aucune base de données SQL n'est souvent plus rapide que les bases de données relationnelles et peut gérer facilement de très grandes quantités de données. Aucune base de données SQL n'est également plus performante que les bases de données relationnelles, en raison de leur capacité à partitionner efficacement les données sur plusieurs serveurs (cluster) et à équilibrer la charge de l'accès à ces données. Aucune base de données SQL s'intègre particulièrement bien aux applications prenant en charge l'analyse en temps réel, la personnalisation de site, l'IdO et les applications mobiles

Lors de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants comprendront l'architecture, les principes de conception et les fonctionnalités des bases de données No SQL les plus populaires du marché lors de la configuration, du fonctionnement et de l'évaluation d'un certain nombre de bases de données No SQL dans un environnement de laboratoire réel. L'objectif de cette formation est de donner aux participants la possibilité d'évaluer, de proposer et de mettre en œuvre de manière intelligente une solution de base de données No SQL appropriée au sein de leur organisation.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

• Installer et configurer différents types de bases de données No SQL , y compris MongoDB , Cassandra , Redis et Neo4j
• Comprendre les avantages et les inconvénients de l'absence de bases de données SQL rapport aux bases de données relationnelles
• Comprendre les formats de données sous-jacents utilisés par SQL bases de données No SQL et comprendre comment utiliser avantageusement ces formats lors du développement d'applications modernes (ordinateurs de bureau, mobiles, cloud, IoT)
• Effectuer des opérations de création, insertion, mise à jour et suppression dans une base de données No SQL
• Configurez un environnement mixte avec une base de données relationnelle et No SQL fonctionnant en tandem
• Configurer un cluster de base de données No SQL pour le traitement distribué de très grands ensembles de données
• Comprendre les implications pour la sécurité de l'utilisation d'une base de données No SQL
• Déployer et mettre à l'échelle une base de données No SQL dans un environnement de production

Public

• Professionnels de la Database
• Architectes de données
• Stratèges de données
• Chefs de projet
• Les développeurs d'applications souhaitant intégrer une solution de base de données flexible à leur application

Format du cours

• Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs

Remarque

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

Scylla est un magasin de données No SQL distribué et open source. Il est compatible avec Apache Cassandra mais fonctionne à des débits nettement supérieurs et des latences plus faibles.

Dans ce cours, les participants découvriront les fonctionnalités et l'architecture de Scylla tout en acquérant une expérience pratique de la configuration, de l'administration, de la surveillance et du dépannage de Scylla.

Public

• Administrateurs de Database
• Développeurs
• Ingénieurs Système

Format du cours

• Le cours est interactif et comprend des discussions sur les principes et les méthodes de déploiement et de gestion des bases de données et des grappes Scylla.
• Le cours comprend une part importante d’exercices pratiques et pratiques.

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