Formation Big Data : mise en œuvre
Public admis
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Objectifs de la formation
- Pouvoir mettre en oeuvre une solution d'analyse Big Data
- Comprendre les fondamentaux du Big Data et de son implémentation
- Utiliser les outils pour la collecte, le stockage et le traitement des données
- Savoir analyser les données et faire de la datavisualisation
| Tarif |
A partir de 3 750,00 € |
| Durée | 5 jours |
| Modes |
|
| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 3 750,00 € |
| Durée | 5 jours |
| Modes |
|
| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Description
Notre formation Big Data Mise en œuvre couvre l’ensemble des processus nécessaires pour exploiter les ensembles de données massives. Vous découvrirez les différentes technologies pour collecter, stocker, traiter, analyser et présenter la « data », nouvelle ressource stratégique pour les entreprises. Lors des nombreux ateliers pratiques de la formation, vous apprendrez à mettre en œuvre une plateforme complète pour gérer vos données. Travaillez avec Hadoop, Spark ou encore Talend pour la datavisualisation et soyez en mesure de sélectionner les bons outils Big Data selon vos besoins. Une introduction aux concepts d’apprentissage automatique (Machine Learning, Deep Learning) sera également présentée durant la formation.
Programme
Introduction à la formation Big Data Mise en œuvre
Présentation générale et objectifs de cette formation Big Data
Comprendre les enjeux et perspectives du Big Data
Chiffres clés en France et à l’international
La donnée en tant que matière première : « data is the new oil » ?
Différents types, structures et sources de données
Panorama des solutions et acteurs du marché : l’écosystème Big Data
Les nouveaux métiers de la data
Atelier : Présentation du déroulé de la formation et échanges sur les différents contextes des stagiaires.
Rappels des fondamentaux du Big Data
Big Data, Data Science, Machine Learning, etc : définitions et concepts clés
Caractéristiques des données dites massives (les dimensions en V du Big Data)
Les architectures Big Data orientées stockage, calcul, temps réel…
Enjeux juridiques et éthiques liés à la collecte, au traitement et à l’analyse de données
Cycle de vie de la donnée
Assurer la qualité des données
Créer de la valeur à partir des données : vue d’ensemble d’un processus de Data Science
Atelier : Discussions sur les potentiels usages des technologies de Big Data suivant les secteurs d’activité.
Méthodologie pour l’implémentation d’un projet Big Data
Définir les besoins métiers et objectifs d’un projet
Spécificités d’un projet Big Data : incertitude, budget, délais, gestion organisationnelle…
Sélectionner les bons outils
Poser les bonnes questions
Obtenir les données
Explorer et prétraiter les données
Analyser les données : planifier et construire un modèle viable
Communiquer les résultats
Transformer les résultats en décisions et en actions
Exemples de cas pratiques : Présentation du schéma d’architecture d’un projet Big Data et élaboration d’une première feuille de route.
Outils et technologies Big Data : démarrer avec Hadoop
L’écosystème Apache Hadoop et les principales distributions (Hortonworks, Cloudera…)
Clusters Hadoop, HDFS, YARN et MapReduce : comprendre les principes de fonctionnement
Introduction aux composants HBase, Pig et Hive, Spark…
Cas d’utilisation et exemples de mises en œuvre de la plateforme Hadoop.
Exemples de cas pratiques : Installation et configuration d’une plateforme complète Big Data. Prise en main des concepts de base de l’architecture Hadoop (NameNode, DataNode, Replications…).
Collecte, stockage et traitement des données
Connaître les différentes sources de données (internes/externes, publiques/privées)
Analyser les caractéristiques d’un jeu de données
Principes ETL (Extract Transform Load) : présentation et prise en main de Talend
Gérer les spécificités des données semi et non-structurées
Rappels des principes du stockage distribué
Intérêt et vue d’ensemble des bases de données NoSQL (Cassandra, Neo4j, MongoDB…)
Prise en main d’HDFS et du modèle MapReduce
Utiliser les fonctionnalités de Pig et Hive pour requêter et traiter les données
ElasticSearch pour l’indexation et la recherche de données
Exemples de cas pratiques : Mises en pratiques des concepts, prise en main des différents outils pour importer, stocker et manipuler des ensembles de données.
Analyse des données issues du Big Data
Vue d’ensemble des différentes méthodes et techniques d’analyse
Notions d’analyse statistique et prédictive, l’impact de l’augmentation des volumes de données
Analyser un ensemble de données avec l’environnement Apache Spark
Comprendre les apports de la convergence entre Big Data et intelligence artificielle
Introduction aux principes de Machine Learning
Les différentes familles de modèles : régression, classification, clustering, reinforcement learning, NLP
Technique de feature engineering pour préparer les données
Sélectionner, entraîner et tester un algorithme de Machine Learning
Principes du Deep Learning : apprentissage profond et réseaux neuronaux
Exemples de cas pratiques : Présentation de l’environnement Spark. Mise en œuvre d’analyses de données avec des techniques de Machine Learning (langage R ou Python).
Datavisualisation : apprendre à communiquer sur les données
Les enjeux et objectifs d’une bonne communication
Principes fondamentaux de la représentation visuelle
La Datavisualisation tout au long du processus Big Data
Techniques et outils principaux pour la visualisation de données (Tableau, Qlik, etc)
Sélectionner une solution de datavisualisation selon l’objectif recherché
Connaître les bonnes pratiques de Dataviz : utilisation des couleurs, graphiques, tableaux de bord, infographies, notebooks…
Visualisation interactive
Exemple de cas pratique : Utilisation d’une solution de datavisualisation pour réaliser une présentation des résultats d’analyse.
Prérequis
Public
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