Formation Spring : Big Data et nouvelles architectures autour de Kafka et du Cloud

Dans cette formation qui s’adresse autant aux développeurs qu’aux architectes, vous réalisez un programme Java où des micro-services communiquent par un broker KAFKA. Durant ce projet, vous utilisez le framework Spring et connectez l'application à une base de données NoSQL comme MongoDB ou ElasticSearch.

Objectifs pédagogiques :

  • Appréhender le concept de big data
  • Découvrir Hadoop et Spark
  • Comprendre l’architecture réactive avec Kafka
  • Mettre en place un projet sur cloud (AWS)
  • Maitriser les serverless
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Tarification et déroulement

Formation continue

400 DH/Mois ≈ €

  • Type de formation : En groupe
  • Volume horaire : 32 heures
  • Durée de la formation : 4 mois
  • Début de la formation : Le
  • Dernier délais d'inscription : Le
  • Déroulement : Une séance de 2h par semaine
  • Horaire : À déterminer après la fin de votre inscription pour s'adapter aux emplois de temps des inscrits

Formation continue Accélérée

1000 DH/Mois ≈ €

  • Type de formation : En groupe
  • Volume horaire : 48 heures
  • Durée de la formation : 2 mois
  • Début de la formation : Le
  • Dernier délais d'inscription : Le
  • Déroulement : 3 séances de 2h par semaine
  • Horaire : À déterminer après la fin de votre inscription pour s'adapter aux emplois de temps des inscrits

Formation Accélérée

4000 DH ≈ €

  • Type de formation : Individuel
  • Volume horaire : 32 heures
  • Début de la formation : Dans un délais de 24 h aprés la validation de votre inscription
  • Horaire : Flexible selon votre disponibilité et la disponibilité de l'enseignant
  • Répartition des heures de la formation : vous pouvez terminer dans un délais de 4 jours ou bien répartir votre heures selon votre rythme, votre engagement

Formation continue

1000 DH/Mois ≈ €

  • Type de formation : Individuel
  • Volume horaire : 32 heures
  • Durée de la formation : 4 mois
  • Début de la formation : Dans un délais de 24 h aprés la validation de votre inscription
  • Déroulement : Une séance de 2h par semaine
  • Horaire : À déterminer après la fin de votre inscription
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➨ Paiement en cash chez notre centre (À côté de la pharmacie Bahja sur l'avenue Mhd 5, au-dessus du café El Mamouniya).

Programme de formation

1 Les grands concepts et les outils :

  • Évolution des technologies.
  • Conteneur Docker et virtualisation.
  • Le cloud.
  • Le NoSQL.
  • Le framework Spring.
  • Le big data.
  • Hadoop.
  • Kafka.

2 Analyse avant conception et mise en œuvre avec Spring :

  • Modélisation de l’applicatif.
  • Analyse des user stories.
  • Spring en MVC, des couches à la conception hexagonale.
  • Ubiquitous language.
  • Création de micro-services Spring à partir du DDD.
  • Pièges à éviter.
  • Modèle et Bounded Context.
  • Les bonnes pratiques.

    • Tp : Autour d’une problématique métier, nous allons mettre en œuvre le DDD pour pouvoir fabriquer un ensemble de micro-services communiquant entre eux.

3 L'architecture reactive/asynchrone avec Kafka :

  • Les brokers de messages.
  • Découvrir Kafka.
  • Push/pull de données et les producers.
  • Les consumers et les brokers.
  • Les topics et les partitions.
  • Offset et ZooKeeper.
  • Mise en place de Kafka dans une architecture en micro-service.

    • Tp : Conception d'une architecture réactive avec le broker Kafka reliant les micro-services.

4 L'architecture applicative et logicielle :

  • Architecture micro-service.
  • CQRS et Event-sourcing.
  • Architecture réactive.
  • Traitement serverless sur cloud.

    • Tp : Analyse et mise en place des précédents exercices et améliorations en présentant les concepts d’architecture.

5 Big data et creation d’un data lake sur cloud :

  • Architecture et fonctionnement du big data.
  • Data lake et data mining : concepts.
  • Présentation des solutions cloud et en dehors du cloud.

    • Tp : Mise en place d’un data lake sur Cloud dans lequel un ensemble de données sera déposé pour être traité par la suite.

6 Big data et analyse des données avec Hadoopt :

  • Concept et outils.
  • Hadoop : présentation de l’environnement.
  • Map Reduce.
  • HDFS et HBase.
  • Spark : présentation de l’environnement.
  • Comparatif avec Map Reduce.
  • Intégration dans Hadoop.
  • Manipulation des données.

    • Tp : Récupération et analyse des données dans le data lake par une solution Spark Hadoop. Le résultat pourra être ensuite représenté par des graphiques.

Notre priorité

Formation flexible

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Qualités requises

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