FORMATION BIG DATA

MÉTHODES ET SOLUTIONS PRATIQUES POUR L'ANALYSE DES DONNÉES :

Cette formation 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 :

  • 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

    • 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.

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Tarification et déroulement

Formation continue

400 DH/Mois ≈ €

  • Type de formation : En groupe
  • Volume horaire : 48 heures
  • Durée de la formation : 5 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

5000 DH ≈ €

  • Type de formation : Individuel
  • Volume horaire : 40 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 5 jours ou bien répartir votre heures selon votre rythme, votre engagement

Formation continue

1000 DH/Mois ≈ €

  • Type de formation : Individuel
  • Volume horaire : 40 heures
  • Durée de la formation : 5 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 COMPRENDRE LES CONCEPTS ET LES ENJEUX DU BIG DATA :

  • COMPRENDRE LES CONCEPTS ET LES ENJEUX 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.

2 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).

3 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.

4TECHNIQUE 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 une des outils étudiés.

5 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.

6CONCLUSION :

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

Notre priorité

Formation flexible

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Qualités requises

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