Informatique

Formation Formation Neo4J : Maîtriser le développement Big Data

Maîtrisez et développez des solutions Big Data avec Neo4J. Apprenez la prise en main et l'implémentation de bases de données graphes. Optimisez vos requêtes pour des applications robustes et performantes. Acquiers les compétences clés pour l'analyse de données complexes et la modélisation de graphes.

Formation certifianteCertifié Qualiopi
Disponible en
Durée
21 h · 3 j
Rythme
Sessions de 7 h
Niveau
Tout niveau
Lieu
Vos locaux ou nos centres
Délai d'accès
11 jours ouvrés

Tarif intra-entreprise

Sur devis

Groupe jusqu'à 10 personnes · programme adaptable

Demander un devisÊtre rappelé par un conseiller

Réponse sous 24 h ouvrées · sans engagement

Financement

OPCOPlan de développement des compétencesFNE / FAFSimuler mon financement

Objectifs de la formation

Apprendre la modélisation de données graphes et la prise en main de Neo4J
Développer des applications Neo4j performantes et robustes
Maîtriser le langage Cypher pour des requêtes optimisées
Optimiser les performances graphes pour des applications scalables

Programme détaillé

12 modules · 21 heures
01

Introduction au Big Data & Bases de données Graphes

  • —Définir le Big Data et ses caractéristiques clés dans un contexte professionnel
  • —Comparer les bases de données traditionnelles et les bases de données graphes
  • —Explorer des cas d'utilisation concrets des graphes dans le Big Data
  • —Identifier les défis liés à la gestion des données volumineuses
  • —Comprendre l'importance de la modélisation de données dans les graphes
02

Fondamentaux de Neo4j et Cas d'usage

  • —Historique et architecture de Neo4j.
  • —Comparaison Neo4j vs bases relationnelles.
  • —Exemples concrets d'applications métier (réseaux sociaux, fraude, etc.).
03

Installation et Configuration de Neo4j

  • —Installation de Neo4j Desktop et Server.
  • —Structure des dossiers et fichiers de configuration.
  • —Premiers pas avec l'interface graphique Neo4j Browser.
04

Modélisation de données avec les Graphes (Partie 1)

  • —Concepts clés : Nœuds, Relations, Propriétés, Labels.
  • —Règles de bonne pratique pour la modélisation.
  • —Exercices pratiques de modélisation simple.
05

Modélisation de données avec les Graphes (Partie 2)

  • —Modélisation de graphes complexes et cas réels.
  • —Gestion des schémas et contraintes dans Neo4j.
  • —Atelier de modélisation sur un cas d'étude.
06

Introduction à Cypher : Langage de Requêtes pour Graphes

  • —Syntaxe de base de Cypher (MATCH, RETURN).
  • —Création de nœuds et relations (CREATE).
  • —Mise à jour et suppression de données (SET, DELETE, REMOVE).
07

Requêtes Cypher Avancées (Partie 1)

  • —Filtrage et projection de données (WHERE, WITH, AS).
  • —Utilisation des prédicats et fonctions Cypher.
  • —Requêtes sur les chemins : concepts et opérateurs.
08

Requêtes Cypher Avancées (Partie 2)

  • —Agrégation de données (COUNT, SUM, AVG, etc.).
  • —Tri et pagination des résultats (ORDER BY, SKIP, LIMIT).
  • —Optimisation simple des requêtes Cypher.
09

Import et Export de Données dans Neo4j

  • —Import depuis CSV avec Cypher (LOAD CSV).
  • —Utilisation d'outils d'importation externes (Neo4j-admin import).
  • —Exportation de données vers différents formats.
10

Développement avec Neo4j : Drivers et APIs

  • —Présentation des drivers officiels (Python, Java, JavaScript).
  • —Connexion à Neo4j depuis une application.
  • —Exemples de code pour interagir avec le graphe.
11

Indexation et Performance dans Neo4j

  • —Création et gestion des index.
  • —Analyse du plan d'exécution des requêtes (PROFILE, EXPLAIN).
  • —Bonnes pratiques pour l'optimisation des performances.
12

Cas Pratique Global et Bonnes Pratiques Opérationnelles

  • —Réalisation d'une application complète avec Neo4j.
  • —Monitoring de la base de données.
  • —Sécurité et gestion des utilisateurs dans Neo4j.
Le conseil de l'expert

L'un des objectifs pédagogiques clés de notre formation "Neo4J : Maîtriser le développement Big Data" est d'apprendre la modélisation de données graphes. Ce module essentiel permet aux participants de comprendre comment structurer efficacement leurs données dans un format graphique, ce qui est fondamental pour tirer parti des capacités de Neo4J. Cette compétence vous ouvrira la voie vers une gestion plus intuitive et performante des données complexes. Un défi fréquent pour les apprenants dans le domaine des bases de données graphes est la difficulté à appréhender la modélisation des données de manière graphique. De nombreux professionnels ont tendance à appliquer des méthodes relationnelles traditionnelles à des problèmes qui nécessitent une approche plus flexible et dynamique. Cette formation vise à surmonter ces obstacles en offrant des exercices pratiques et des études de cas concrets, facilitant ainsi l'appropriation de concepts parfois abstraits. Ce qui distingue notre formation des autres approches est notre focus sur l'optimisation des performances graphes pour des applications scalables. En plus de maîtriser le langage Cypher pour des requêtes optimisées, les participants apprendront à développer des applications Neo4j non seulement robustes, mais également adaptées à des volumes de données croissants. Cette approche pragmatique et orientée vers l'application réelle permet aux apprenants d'intégrer immédiatement les compétences acquises dans leur environnement professionnel. Pour tirer le maximum de cette formation, je vous recommande de vous engager activement lors des sessions pratiques et de ne pas hésiter à poser des questions. Chaque module est conçu pour favoriser l'interaction et l'échange de connaissances. En vous impliquant pleinement, vous maximiserez votre apprentissage et serez en mesure de mettre en œuvre ces nouvelles compétences de manière efficace dans vos projets futurs. N'hésitez pas à partager vos idées et vos défis, car l'apprentissage collaboratif enrichit l'expérience de chacun.

Pourquoi choisir cette formation en informatique

🎯

Maîtrise de Neo4J

Acquérez une compréhension approfondie de Neo4J, allant de l'installation à la configuration, essentielle pour développer des applications Big Data performantes.

🔍

Modélisation des Données Graphes

Apprenez les techniques de modélisation de données graphes sur deux modules dédiés, vous permettant de structurer vos données de manière optimale.

💡

Cypher Optimisé

Développez des compétences avancées en Cypher pour réaliser des requêtes optimisées, cruciales pour maximiser la performance de vos applications.

📈

Applications Scalables

Découvrez comment optimiser les performances des graphes pour créer des applications Big Data scalables, répondant aux besoins croissants de votre entreprise.

🔗

Cas d'Usage Réels

Explorez des cas d'usage concrets de Neo4J, vous permettant d'appliquer immédiatement vos compétences dans des projets réels.

👥

Formation Inter-entreprise

Bénéficiez d'une formation inter-entreprise favorisant les échanges et le partage d'expériences entre participants, enrichissant ainsi votre apprentissage.

Compétences acquises

Modélisation de Données Graphes

Concevoir et implémenter des schémas de données optimisés pour les bases de données graphes, en identifiant correctement les nœuds, relations et propriétés, afin de représenter des informations complexes de manière intuitive et performante sous Neo4j.

Maîtrise du Langage Cypher

Écrire des requêtes Cypher complexes pour créer, lire, mettre à jour et supprimer des données, exploiter les motifs de graphe et utiliser les fonctions d'agrégation, pour extraire des insights pertinents et manipuler efficacement l'information dans Neo4j.

Développement d'Applications Neo4j

Intégrer Neo4j dans des applications logicielles en utilisant les drivers officiels et les APIs, afin de développer des solutions robustes capables d'interagir programmatiquement avec la base de données graphe et d'exploiter ses capacités.

Optimisation des Performances Graphes

Identifier les goulots d'étranglement et optimiser les performances des bases de données Neo4j par l'indexation, l'analyse des plans d'exécution et l'application des bonnes pratiques opérationnelles, pour garantir la scalabilité et la réactivité des applications Big Data.

Public, prérequis et modalités

Public visé

Développeurs & Ingénieurs Data Architectes Big Data Analystes de données Chefs de projet techniques

Prérequis

Aucun prérequis spécifique. Cette formation est adaptée aux professionnels souhaitant développer des compétences en Big Data et en bases de données graphes.

Moyens pédagogiques

Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.

Suivi & évaluation

Évaluation continue à travers des exercices et des projets Soutenance finale pour présenter un projet réalisé pendant la formation Rétroaction individuelle pour améliorer les compétences

Accessibilité

Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.

Financer cette formation

Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.

OPCO

Formations financées via votre opérateur de compétences

Les OPCO peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l'alternance.

En savoir plus

FAF

Aide à la formation pour les indépendants

Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).

En savoir plus

France Travail

Des aides pour les demandeurs d'emploi

France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.

En savoir plus

Employeur

Votre entreprise peut financer votre formation

Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.

En savoir plus

FNE-Formation

Un soutien pour les entreprises en transformation

Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.

En savoir plus

Besoin d'aide pour choisir votre dispositif ?

Nos conseillers analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.

Être conseillé gratuitement

Ils ont suivi cette formation

« De retour au bureau, un participant a développé une application de visualisation de données utilisant Neo4j, transformant les relations entre clients en insights exploitables. »

Participant à cette formation · avis recueilli en fin de session

« Un autre participant a optimisé une base de données existante en utilisant Cypher pour améliorer les performances des requêtes complexes. »

Participant à cette formation · avis recueilli en fin de session

Questions fréquentes

- Connaissances de base en programmation (idéalement Python ou Java). - Familiarité avec les concepts de bases de données relationnelles. - Compréhension des principes fondamentaux du Big Data (optionnel mais recommandé).

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