Formation : Big Data, synthèse technique

Big Data, synthèse technique

3,8 / 5

Cette synthèse vous présentera les enjeux et les apports du Big Data ainsi que les technologies disponibles pour sa mise en œuvre. Vous suivrez les étapes d'un projet de données massives depuis l'installation d'une plateforme Big Data, l'ingestion et le traitement des données, jusqu'à la visualisation des résultats.

Inter

Intra

Sur mesure

Cours de synthèse en présentiel ou en classe à distance

Réf. BAG

Prix : 1950 € H.T.

2j - 14h00

Pauses-café et
déjeuners offerts

Dates, lieux et Inscription

Nous contacter

Objectifs pédagogiques

À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :

Découvrir les concepts clés du Big Data
Comprendre l'écosystème technologique d'un projet Big Data
Evaluer les techniques de gestion des flux de données massives
Implémenter des modèles d'analyses statistiques pour répondre aux besoins métiers
Découvrir les outils de Data Visualisation

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 clés et les enjeux du Big Data

Les origines du Big Data.
La valeur de la donnée : un changement d'importance.
La donnée en tant que matière première.
Les chiffres clés du marché dans le monde et en France.
Les enjeux du Big Data : ROI, organisation, confidentialité des données.

Démonstration

Présentation d'une architecture Big Data.

Technologies du Big Data

Architecture et composants de la plateforme Hadoop 2.
Les modes de stockage (NoSQL, HDFS).
Fonctionnement de MapReduce et Yarn...
Principales distributions Hadoop : Hortonworks, Cloudera, MapR...
Les technologies : Spark, Storm, Databrick, Machine Learning Azure...
Démarche d'installation d'une plateforme Hadoop.
Présentation des technologies spécifiques pour le Big Data (Talend, Tableau, Qlikview...).

Démonstration

Installation d'une plateforme Big Data complète.

Traitement des données Big Data

Fonctionnement de Hadoop Distributed File System (HDFS).
Importer des données vers HDFS.
Traitement des données avec PIG.
Requêtes SQL avec HIVE.
Création de flux de données massives avec un ETL.

Démonstration

Implémentation de flux de données massives.

Méthodes d'analyse et traitements des données pour le Big Data

Les méthodes d'exploration.
Segmentation et classification.
Machine Learning, estimation et prédiction.
Le temps réel, l'IA.
L'implémentation des modèles.

Démonstration

Présentation de l'environnement Spark, Jupyter Notebook, R Notebook et Shiny. Mise en place d'analyses de Machine Learning avec le langage R, Python et Scala.

Data Visualisation, représenter des données de façon visuelle

Principales solutions du marché.
Aller au-delà des rapports statiques.
La Data Visualisation et l'art de raconter des chiffres de manière créative et ludique.
Mesurer l'e-réputation, la notoriété d'une marque, l'expérience et la satisfaction clients...

Démonstration

Présentation et utilisation d'un outil de Data Visualisation pour constituer des analyses dynamiques.

Conclusion

Les conditions du succès.
Synthèse des meilleures pratiques.
Bibliographie.

Modalités pratiques

Démonstration

Présenter la 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.

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

3,8 / 5

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.

BERTRAND M.

10/10/24

4 / 5

Flux d’informations trop dense pour tenir en deux jours.

NICOLAS S.

10/10/24

4 / 5

Contenu un peu dense sur 2 jours.

RENAUD L.

10/10/24

3 / 5

Trop d’information d’un coup. On conçoit bien les différents métiers mais il aurait été plus pertinent de les aborder un à un en expliquant par des exemples simples leur fonction dans la chaîne des traitements faits sur les données.Autre axe d’amélioration : les petits ateliers montrant des exemples de traitement des données sont difficiles à appréhender car on explique insuffisamment (à mon sens) ce que l’on veut faire.

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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

Sélectionnez votre lieu ou optez pour la classe à distance puis choisissez votre date.

Classe à distance