Ce Compagnon s'adresse aux professionnels IT qui souhaitent se spécialiser dans la conception et l'administration d'architectures de données massives.

Le cours "SQL du Big Data", dispensé par le professeur Serge Miranda, part du modèle relationnel de Codd pour aller jusqu'aux bases de données vectorielles, en passant par SQL2, SQL3, OQL, NoSQL et NewSQL.

Le cours "NoSQL et lacs de données", dispensé par le professeur Gabriel Mopolo, porte sur les bases NoSQL - Oracle NoSQL, MongoDB  et sur la construction de lacs de données avec Big Data SQL.

Le cours "Gestion répartie du Big Data", dispensé par les professeurs Serge Miranda et Sergio Simonian, couvre les paradigmes du Big Data, les langages de requête de graphes et de vecteurs, et le traitement distribué avec Map/Reduce, Hadoop et Spark.

Côté Oracle, "Become an OCI Architect Associate" porte sur la conception d'architectures sur Oracle Cloud Infrastructure : gestion des identités et des accès, réseau, calcul et stockage. "Become an Oracle Autonomous AI Database Professional" couvre l'exploitation des bases autonomes Oracle : provisioning, supervision, tuning, sécurité, sauvegarde et restauration. "Become an OCI Data Science Professional" aborde le cycle de vie complet du machine learning sur OCI.

✅ À l'issue du Compagnon, vous validez 12 ECTS correspondant à des crédits du Master of Science BIHAR, et vous pouvez passer les certifications Oracle Cloud Infrastructure Architect Associate (1Z0-1072-26), Oracle Autonomous AI Database Professional (1Z0-931-26) et OCI Data Science Professional (1Z0-1110-26). L'examen OCI Architect Associate est gratuit.

Niveau d’entrée : 

Tous les cours académiques sont proposés sous forme de vidéos MOOC, vous offrant une flexibilité totale dans votre apprentissage.

Les cours académiques sont dispensés sur la plateforme Moodle, gérée par Datum Academy. Vous y trouverez des vidéos pédagogiques, des supports de cours téléchargeables et des cas pratiques détaillés. Les examens académiques se passent en ligne, surveillés par le service ProctorExam.

Les parcours Oracle sont accessibles sur la plateforme Oracle MyLearn. Les intitulés officiels des parcours et des certifications sont en anglais ; les cours sont généralement multilingues.

SQL du Big Data (⌛ 30 heures) :

Module 1 : Paradigmes du Big Data et modèle relationnel de Codd
Module 2 : Introduction à SQL2
Module 3 : Manifestes de Chris Date et Mike Stonebraker sur le modèle objet-relationnel
Module 4 : Introduction à l'ODMG et à OQL
Module 5 : Introduction à SQL3
Module 6 : NoSQL et NewSQL
Module 7 : SQL et bases de données vectorielles

NoSQL et lacs de données (⌛ 30 heures) :

Module 1 : Rappel sur les concepts du Big Data et des SGBD NoSQL
Module 2 : Introduction à Oracle NoSQL
Module 3 : Oracle NoSQL et le modèle clé/document
Module 4 : Introduction à MongoDB et au MongoShell
Module 5 : Introduction à MongoDB et son API Java
Module 6 : Architectures Big Data et construction de lacs de données avec Big Data SQL

Gestion répartie du Big Data (⌛ 30 heures) :

Module 1 : Concepts du Big Data et de l'IA
Module 2 : Concepts disruptifs de la data économie
Module 3 : NoSQL et bases de données vectorielles
Module 4 : Map/Reduce
Module 5 : Hadoop
Module 6 : Hadoop avancé et Spark

Become an OCI Architect Associate (⌛ 27 heures) — cours et examen gratuits :

Concevoir un réseau OCI et une gestion des identités sécurisés, mettre en œuvre les services de calcul, déployer et gérer le stockage bloc, objet et fichier, appliquer les principes d'architecture à des environnements sécurisés et évolutifs.

Certification : Oracle Cloud Infrastructure Architect Associate (1Z0-1072-26)

Become an Oracle Autonomous AI Database Professional (⌛ 11 heures) — accès sur abonnement Oracle Learning Subscription :

Provisionner et configurer des Autonomous Databases, gérer les opérations, la supervision et la maintenance, optimiser et dimensionner les bases pour la performance, mettre en place sécurité, automatisation et sauvegarde.

Certification : Oracle Autonomous AI Database Professional (1Z0-931-26) — examen 245 USD

Become an OCI Data Science Professional (⌛ 17 heures) — accès sur abonnement Oracle Learning Subscription :

Identifier les services OCI nécessaires à une solution de machine learning, utiliser OCI Data Science de bout en bout, enregistrer, déployer et surveiller des modèles, automatiser les pipelines et appliquer les pratiques MLOps.

Certification : OCI Data Science Professional (1Z0-1110-26) — examen 245 USD

1. SQL du Big Data :

✔️ Maîtriser les extensions SQL, du modèle relationnel de Codd à SQL3 et aux bases de données vectorielles.
✔️ Comprendre les paradigmes NoSQL et NewSQL et leurs cas d'usage.
✔️ Situer les systèmes de données par paradigme (ACID, BASE, théorème CAP).

2. NoSQL et lacs de données :

✔️ Compréhension des caractéristiques des données Big Data et des limites des SGBD relationnels.
✔️ Maîtrise des SGBD NoSQL comme Oracle NoSQL et MongoDB.
✔️ Construction et gestion de lacs de données virtuels et physiques avec Big Data SQL et des outils d'extraction (ETL/ELT).
✔️ Préparation des données pour l'analyse avec les outils statistiques et IA.

3. Gestion répartie du Big Data :

✔️ Maîtrise des extensions SQL pour traiter des données structurées, semi-structurées et non structurées.
✔️ Compréhension des langages de requête de graphes (GQL) et des polystores.
✔️ Mise en œuvre de frameworks de traitement distribué comme Hadoop et Spark.

4. Become an OCI Architect Associate :

✔️ Concevoir un réseau OCI et une gestion des identités sécurisés.
✔️ Mettre en œuvre les services de calcul d'OCI.
✔️ Déployer et gérer le stockage bloc, objet et fichier.
✔️ Appliquer les principes d'architecture à des environnements sécurisés et évolutifs.

5. Become an Oracle Autonomous AI Database Professional :

✔️ Provisionner et configurer des Autonomous Databases Oracle.
✔️ Gérer les opérations, la supervision et la maintenance.
✔️ Optimiser et dimensionner les bases pour la performance.
✔️ Mettre en place sécurité, automatisation et sauvegarde/restauration.

6. Become an OCI Data Science Professional :

✔️ Utiliser OCI Data Science sur l'ensemble du cycle de vie du machine learning.
✔️ Enregistrer, déployer et surveiller des modèles.
✔️ Automatiser les pipelines et appliquer les pratiques MLOps.