Introduction au Big Data
- Qu'est ce que le Big Data ?
- Comparaison des approches Business Intelligence et Big Data.
- Concepts clés du Big Data.
- Architecture Big Data, composants d'une solution Big Data.
- Exemples de distribution Big Data.
Exemple
Exemples de mises en oeuvre de projets Big Data, présentation d'architectures et de distributions.
Le Big Data avec SQL Server et Polybase
- Polybase, la couche d'abstraction entre le SQL et des données externes : présentation de l'architecture.
- Configuration de Polybase : paramétrage pour la connectivité du stockage d'objets blob Azure et PolyBase Hadoop.
- Interrogation de Polybase : construction de requêtes basées sur des tables externes configurées avec Polybase
Démonstration
Configuration et interrogation de Polybase, configuration d'une table externe, construction d'une requête interrogeant à la fois des données Polybase et des données d'une base SQL.
Utilisation de l'ETL Integration Services SQL Server pour le Big Data
- Integration Services dans SQL Server : présentation rapide de l'ETL de SQL Server
- Azure Feature Pack pour Integration Services : présentation du contenu et de l'installation.
- Présentation des composants Big Data dans Integration Services, liste des composants (tâches et transformations).
Travaux pratiques
Démonstration et exemple d'implémentation. Développement de packages SSIS pour le Big Data.
Data Science avec R
- Présentation de la Data Science.
- Introduction au langage R.
- Les types de données R.
- Les fonctions R.
- Présentation de l'environnement de développement R Studio.
Travaux pratiques
Développement R avec RStudio. Manipulation des types de données de base. Création de fonctions.
SQL Server R Services
- Pourquoi utiliser un serveur R ?
- Présentation de SQL Server R Services.
- Installation du serveur SQL Server R Services.
- Fonctions du package RevoScaleR.
Démonstration
Démonstration d'utilisation du package RevoScaleR.
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