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

4,3 / 5
Stage pratique
Best
Durée : 5 jours
Réf : BID
Prix  2019 : 3090 € H.T.
Pauses et déjeuners offerts
  • Programme
  • Cycles certifiants
  • Participants / Prérequis
  • Intra / sur-mesure
  • avis vérifiés
Programme

Ce stage 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.
PROGRAMME DE 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 une 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.
Cycles certifiants
Participants / Prérequis

» Participants

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.
Intra / sur-mesure

Demande de devis intra-entreprise
(réponse sous 48h)

Vos coordonnées

En cochant cette case, j’atteste avoir lu et accepté les conditions liées à l’usage de mes données dans le cadre de la réglementation sur la protection des données à caractère personnel (RGPD).
Vous pouvez à tout moment modifier l’usage de vos données et exercer vos droits en envoyant un email à l’adresse rgpd@orsys.fr
En cochant cette case, j’accepte de recevoir les communications à vocation commerciale et promotionnelle de la part d’ORSYS Formation*
Vous pouvez à tout moment vous désinscrire en utilisant le lien de désabonnement inclus dans nos communications.
* Les participants inscrits à nos sessions de formation sont également susceptibles de recevoir nos communications avec la possibilité de se désabonner à tout moment.
Avis vérifiés
picto avis vérifiés
jean-marc g. 15/04/2019
5 / 5
très bonne adaptation du formateur

GORGUES 15/04/2019
5 / 5
Un effort important est fait pour fournir un support et un contenu à jour, sur un sujet qui est en évolution très rapide et qui adresse des problématiques très larges. Le formateur est très dynamique et réussit à transmettre son savoir de manière très pédagogue et synthétique. Cette formation donne vraiment les cartes pour décrypter le monde du "Big Data" et se lancer sur des projets d'enver

Max-Pierre S. 15/04/2019
5 / 5
Contenu dense présenté de manière dynamique. Les analogies choisies permettent de comprendre aisément les différents sujets abordés. La densité du programme n'a peut-être pas permis de pratiquer

Cyril D. 15/04/2019
5 / 5
Vraiment très satisfaisant de pouvoir à la fois couvrir un large spectre de technologies, tout en prenant le temps de manipuler plus concrètement

Bruno r. 15/04/2019
4 / 5
Je ne m'attendais pas à autant d'exercices de codage. Le codage n'étant pas initialement mon objectif de formation

TAFRIOUCHT 15/04/2019
5 / 5
la formation a été complète (théorie et pratique). Formation excelente

Vieng L. 15/04/2019
5 / 5
Formation parfaite pour avoir une bonne base sur les technologies du big data. Elle introduit même des notions plus complexes sur le streaming et le machine Learning, qui sont très intéressants!

Iuliia K. 08/04/2019
4 / 5
j'aimerai avoir plus de travail pratique

Xavier T. 08/04/2019
5 / 5
Bonne équilibre entre approche théorique plus exercices pratiques. Vaste sujet.

STEPHANE B. 08/04/2019
5 / 5
Formateur sympathique, compétent et dynamique.

Romain L. 01/04/2019
5 / 5
Le format sur une semaine permet de suivre la formation étape par étape, chaque jour permettant d'enrichir ce qui a été vu les jours précédents

Papa S. 01/04/2019
5 / 5
Très bon formateur. A l'écoute et illustrations à l'appui (cas pratiques et expériences clientèles).

Guimbertaud 01/04/2019
5 / 5
C'est une formation qui fait un bon tour d'horizon du sujet big data. Cela permet d'y voir plus clair entre toute les briques

flore l. 01/04/2019
5 / 5
le contenu de la formation est très dense! Ca va assez vite. Des exercices "bout en bout" utilisant différentes sources de données combinées pour en extraire de la connaissance serait un plus.

Lazzem I. 01/04/2019
5 / 5
bien expliqué

JEMIA B. 01/04/2019
5 / 5
Contenu très intéressant. Excellent formateur (Pédagogie, partage, écoute, ...)

Thierr G. 01/04/2019
5 / 5
Formateur passionné et passionnant

Muhammad A. 25/03/2019
5 / 5
le cour est complet, il regroupe tous les aspects de du big data. une très bonne professeur que je recommande vivement

GABBAS 25/03/2019
5 / 5
La formation est très adaptée pour une prise en main rapide.

saoussane T. 25/03/2019
5 / 5
Excellente formatrice.
Avis client 4,3 / 5

Les avis client sont issus des feuilles d’évaluation de fin de formation. La note est calculée à partir de l’ensemble des avis datant de moins de 12 mois.

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TOURS

Horaires

Les cours ont lieu de 9h à 12h30 et de 14h à 17h30.
Les participants sont accueillis à partir de 8h45.
Pour les stages pratiques de 4 ou 5 jours, les sessions se terminent à 15h30 le dernier jour.
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