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

4,5 / 5
Stage pratique
Best
Durée : 5 jours
Réf : BID
Prix  2020 : 3190 € 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

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(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
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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
Benjamin F. 07/09/2020
4 / 5
Beaucoup d'informations en un temps record, difficile de tout assimiler et mettre en pratique directement lors des TP. Ces derniers sont denses et nécessitent des connaissances initiales en développement.

Jean K. 07/09/2020
5 / 5
Formation dense avec beaucoup d'informations et de théorie. Plus de pratiques serait un plus !

Hugues M. 07/09/2020
5 / 5
Très bonne formation avec un contenu riche et très dense ! Une formatrice très sympathique et pleine d'humour et impliquée OUI OU NON ?!!!

Laurent M. 07/09/2020
5 / 5
Partie pratique parfois un peu trop rapide pour ma part.

Florent D. 07/09/2020
5 / 5
Super formation et formatrice, très enrichissant.

GREGOIRE S. 07/09/2020
5 / 5
Contenu très riche et complet. Formatrice très professionnelle et agréable.

Roza G. 07/09/2020
4 / 5
Contenu très interessant et très bien présenté avec des exercices pratiques qui apportent beaucoup de clarté

Philippe M. 07/09/2020
4 / 5
Formation globalement bien organisée. Cependant j'aurai préféré retrouver dans les supports de cours plus d'informations de synthèse plutôt que parfois de simples copies d'écran ou de listes. Je n'ai pas trouvé les exercices des premiers jours de formations très intéressants : certain se révélant plus de la configuration d'environnement que de manipulations réelle su

Lei H. 07/09/2020
4 / 5
J'aimerais avoir plus de précisions (théorie) même si les pratiques permettent aussi de les comprendre.

Florian L. 07/09/2020
4 / 5
La formation est très dense, beaucoup de temps sur hadoop, peut-être trop. Le machine learning est très compliqué et trop de notions sont abordées pour le temps accordé. Il faut prévoir un temps plus important pour l'explication des concepts notamment le ML. Pour moi la première journée sur les concepts et enjeux du big-data peut être écourtée car les informations sont dispos sur le web gratuitement, la plus-v

Abel A. 07/09/2020
4 / 5
La documentation des exercices manque un peu de précision par moment.

Thierry C. 07/09/2020
5 / 5
J'ai beaucoup appris. Le contenu des cours était clair. Ne connaissant pas les langages de programmation, j'ai un peu souffert dans certains exercices.

Marouene A. 17/08/2020
4 / 5
J'ai fait cette formation à titre personnelle pour avoir une première idée sur la BigData et je suis plutôt satisfait.

Sandrine L. 17/08/2020
4 / 5
L'instabilité de l'environnement de travail (mauvaises versions locigielles, instabilité de la plateforme Big Data) m'a fait perdre beaucoup de temps sur la partie exercice

Raphaël B. 17/08/2020
4 / 5
Remarques - Support d'exercice un peu confus : nécessite de naviguer fréquemment entre sujet et annexes - Exercices : Manque éventuellement un fil rouge / projet et de rester sur ce fil rouge pour aider la compréhension et faire du lien sur la semaine - Exercices regroupés en fin de journée - Avantage : permet de prendre le temps de les réaliser - Inconvénients : Plus difficile de rester concentré sur le cours, no

Aurélie B. 17/08/2020
3 / 5
Je m'attendais pas à devoir installer des logiciels pdt cette formation : nous avons perdu beaucoup de temps qui n'a pas pu être passé en TP. Nous avons travaillé sur Spark-Python alors que nous avons été formés à R dans le cadre de la certification : ça n'a pas de sens pédagogique. Les supports de formation transmis par le formateurs étaient parfois adaptés mais pas assez structurés selon mo

Claire R. 06/07/2020
5 / 5
Très bien, grande capacité du formateur à vulgariser et concrétiser des concepts abstraits. Le support de cours mériterait cependant l'ajout d'un plan et la numérotation des slides.

RAFFAELE N. 06/07/2020
5 / 5
Support couleur sur les pages couleur aurait été parfait, mais c'est quand même très bien !

Luc R. 06/07/2020
5 / 5
Très intéressant, très riche. Sujet difficile

Sebastian I. 06/07/2020
5 / 5
Tres satisfait avec le Stage. Contenu intéressant et bon niveau de pédagogie de la part de l'institutrice
Avis client 4,5 / 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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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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