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Formation : Big Data, méthodes et solutions pratiques pour l'analyse des données

Big Data, méthodes et solutions pratiques pour l'analyse des données

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Ce cours vous permettra de comprendre les enjeux et les apports du Big Data ainsi que les technologies pour le mettre en œuvre. Vous apprendrez à intégrer des volumétries massives de données structurées et non structurées via un ETL, puis à les analyser grâce à des modèles statistiques et des dashboards dynamiques.


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Sur mesure

Cours pratique en présentiel ou en classe à distance

Réf. BID
Prix : 3530 € H.T.
  5j - 35h00
Pauses-café et
déjeuners offerts
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Ce cours vous permettra de comprendre les enjeux et les apports du Big Data ainsi que les technologies pour le mettre en œuvre. Vous apprendrez à intégrer des volumétries massives de données structurées et non structurées via un ETL, puis à les analyser grâce à des modèles statistiques et des dashboards dynamiques.

Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
  • Comprendre les concepts et l'apport du Big Data par rapport aux enjeux métiers
  • Comprendre l'écosystème technologique nécessaire pour réaliser un projet Big Data
  • Acquérir les compétences techniques pour gérer des flux de données complexes, non structurés et massifs
  • Implémenter des modèles d'analyses statistiques pour répondre aux besoins métiers
  • Appréhender un outil de data visualisation pour restituer des analyses dynamiques

Public concerné
Dataminers, chargés d'études statistiques, développeurs, chefs de projet, consultants en informatique décisionnelle.

Prérequis
Connaissances de base des modèles relationnels, des statistiques et des langages de programmation. Connaissances de base des concepts de la Business Intelligence.
Vérifiez que vous avez les prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant  ce test.

Programme de la formation

Comprendre les concepts et les enjeux du Big Data

  • Origines et définition du Big Data.
  • Les chiffres clés du marché dans le monde et en France.
  • Les enjeux du Big Data : ROI, organisation, confidentialité des données.
  • Un exemple d'architecture Big Data.

Les technologies du Big Data

  • Description de l'architecture et des composants de la plateforme Hadoop.
  • Les modes de stockage (NoSQL, HDFS).
  • Principes de fonctionnement de MapReduce, Spark, Storm...
  • Principales distributions du marché (Hortonworks, Cloudera, MapR, Elastic Map Reduce, Biginsights).
  • Installer une plateforme Hadoop.
  • Les technologies du datascientist.
  • Présentation des technologies spécifiques pour le Big Data (Tableau, Talend, Qlikview ...).
Exercice
Installation d'une plateforme Big Data Hadoop (via Cloudera QuickStart ou autre).

Gérer les données structurées et non structurées

  • Principes de fonctionnement de Hadoop Distributed File System (HDFS).
  • Importer des données externes vers HDFS.
  • Réaliser des requêtes SQL avec HIVE.
  • Utiliser PIG pour traiter la donnée.
  • Le principe des ETL (Talend...).
  • Gestion de streaming de données massive (NIFI, Kafka, Spark, Storm...)
Exercice
Implémentation de flux de données massives.

Technique et méthodes Big data analytics

  • Machine Learning, une composante de l'intelligence artificielle.
  • Découvrir les trois familles : Régression, Classification et Clustering.
  • La préparation des données (data preparation, feature engineering).
  • Générer des modèles en R ou Python.
  • Ensemble Learning.
  • Découvrir les outils du marché : Jupyter Notebook, Dataïku, Amazon Machine Learning...
Exercice
Mise en place d'analyses avec un des outils étudiés.

Data visualisation et cas d'usage concrets

  • Définir le besoin de la data visualisation.
  • Analyse et visualisation des données.
  • Peut concerner tous les types de données dans la DataViz ?
  • Les outils DataViz du marché.
Exercice
Installation et utilisation d'un outil de Data Visualisation pour constituer des analyses dynamiques.

Conclusion

  • Ce qu'il faut retenir.
  • Synthèse des bonnes pratiques.
  • Bibliographie.


Modalités pratiques
Exercice
Mettre en place une plateforme Hadoop et ses composants de base, utiliser un ETL pour gérer les données, créer des modèles d'analyse et dashboards.

Modalités d'évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de QCM, mises en situation, travaux pratiques…
Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.

Parcours certifiants associés
Pour aller plus loin et renforcer votre employabilité, découvrez les parcours certifiants qui contiennent cette formation :

Solutions de financement
Pour trouver la meilleure solution de financement adaptée à votre situation : contactez votre conseiller formation.
Il vous aidera à choisir parmi les solutions suivantes :
  • Le plan de développement des compétences de votre entreprise : rapprochez-vous de votre service RH.
  • Le dispositif FNE-Formation.
  • L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
  • France Travail sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller France Travail.
  • Le plan de développement des compétences de votre entreprise : rapprochez-vous de votre service RH.
  • Le dispositif FNE-Formation.
  • L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
  • France Travail sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller France Travail.

Avis clients
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Les avis clients sont issus des évaluations de fin de formation. La note est calculée à partir de l’ensemble des évaluations datant de moins de 12 mois. Seules celles avec un commentaire textuel sont affichées.
SYLVIE B.
07/10/24
4 / 5

Le contenu est évidemment très dense. Cependant, l’animateur a su rendre les parties théoriques très claires et accessibles.
ANTHONY P.
07/10/24
4 / 5

Manque de pratique par rapport à la théorie et à ma casquette Ingénieur qui apprend plus par la pratique que la théorie
DAVID LAU F.
07/10/24
5 / 5

Madame FAYECH maitrise vraiment les sujets présentés, a organisé le plan de manière cohérente avec equilibre théorie et pratique : partir sur les principes du Big Data pour faire découvrir les possibilités et les choix pour chacun des composant de l’architecture et illustrer à chanqe fois. Tres bonne pédagogie, exposé clair, bienveillance. Un bénéfice évident pour des choix que nous allons devoir faire en entreprise. Je recommande cette formation, surtout avec madame FAYECH :)


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Horaires
En présentiel, les cours ont lieu de 9h à 12h30 et de 14h à 17h30.
Les participants sont accueillis à partir de 8h45. Les pauses et déjeuners sont offerts.
En classe à distance, la formation démarre à partir de 9h.
Pour les stages pratiques de 4 ou 5 jours, quelle que soit la modalité, les sessions se terminent à 16h le dernier jour.

Dates et lieux
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Classe à distance