Big Data et Data Science – Etat de l’art

Qualiopi

Découvrez notre formation complète en Big Data, conçue pour fournir une compréhension approfondie des concepts fondamentaux du Big Data, son importance et son écosystème.

Durée 14h en 2 jours
Localisation Partout en France
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Proposé par

ENI Service

Prérequis

intérêt pour les nouvelles technologies.

Public admis

  • Salarié en Poste
  • Entreprise

Demandeur d'emploi et Etudiant non admis

Financement

  • Votre OPCO
  • Financement personnel

Financement CPF non pris en charge

Modalités

  • En centre
  • En entreprise
  • À distance

Objectifs pédagogiques

  • Comprendre les concepts fondamentaux du Big Data et son importance
  • Connaître l'écosystème Big Data et les principales technologies associées
  • Acquérir des compétences pratiques dans l'utilisation d'Apache Hadoop et Spark
  • Explorer les bases de données distribuées et leur rôle dans le Big Data
  • Maîtriser les outils d'analyse tels que Apache Hive, Pig, et Impala
  • Appliquer les connaissances acquises à travers des études de cas pratiques

Programme de la formation

Introduction au big data (1 heure)

  • Comment définir le big data ?
  • La caractérisation des mégadonnées à travers les 5V
  • Architecture

Technologies du Big Data (2 heures)

  • Hadoop et écosystème
  • Apache Spark
  • Bases de données NoSQL

Stockage et Gestion de Données Massives (1,5 heure)

  • Systèmes de fichiers distribués
  • Stockage objet
  • Systèmes de gestion de fichiers distribués

Démonstration et cas pratique (2,5 heures)

  • Démonstration pratique
    • Installation et Configuration
    • Exécution de tâches MapReduce ou Spark
    • Exploration de données massives
  • Cas pratique
    • Manipulation de Big Data
    • Résolution de Problèmes

Introduction à la Data Science (1 heure)

  • Définition et Rôle
  • Processus CRISP-DM

Analyse de Données avec Python et Jupyter (2 heures)

  • Introduction à Python
  • Utilisation de Jupyter Notebooks
  • Manipulation de Données avec Pandas

Modélisation et Apprentissage Automatique (1 heure)

  • Types de Modèles ML
  • Sélection et Prétraitement des Données
  • Mise en œuvre des Modèles

Démonstration et cas pratique (3 heures)

  • Démonstration pratique
    • Création de Modèles avec scikit-learn
    • Evaluation des performances
    • Exercices pratiques
  • Cas pratique
    • Application des concepts
    • Réglage des hyperparamètres
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