Formation - Cursus Data Analyst
Public admis
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Objectifs de la formation
- Pendant la formation, le formateur évalue la progression pédagogique des participants via des QCM, des mises en situation et des travaux pratiques. Les participants passent un test de positionnement avant et après la formation pour valider leurs compétences acquises.
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée | 12 jours (84 heures) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
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| Durée | 12 jours (84 heures) |
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| Lieux | Partout en France |
Programme
- Un quiz de consolidation des pré-requis
1 - Big Data – Les fondamentaux de l'analyse de données (3j)
- Objectif : Disposer des connaissances et compétences nécessaires pour identifier et collecter des données et s'assurer de leur qualité et de leur alignement sur les besoins et usages métiers de l'entreprise ou organisation
- Les nouvelles frontières du Big Data (introduction) : immersion, l'approche des 4 Vs, cas d'usages du Big Data, technologies, architecture, master-less vs master-slaves, stockage, Machine Learning, Data Scientist et Big Data, compétences, la vision du Gartner, valeur ajoutée du Big Data
- La collecte des données : typologie des sources, les données non structurées, typologie 3V des sources, les données ouvertes (Open Data), nouveau paradigme de l'ETL à l'ELT, le concept du Data Lake, les API de réseaux sociaux, ...
- Le calcul massivement parallèle : genèse et étapes clés, Hadoop, HDFS, MapReduce, Apache PIG et Apache HIVE, comparatif des 3 approches, limitations de MapReduce, moteur d'exécution Apache TEZ, la rupture Apache SPARK, Hive in Memory (LLAP), Big Deep Learning, ...
- Les nouvelles formes de stockage : enjeux, le "théorème" CAP, nouveaux standards : ACID => BASE, panorama des bases de données NoSQL, bases de données Clé-Valeur, bases de données Document, bases de données colonnes, bases de données Graphes, ...
- Le Big Data Analytics (fondamentaux) : analyse de cas concrets, que peuvent apprendre les machines ?, les différentes expériences (E), l'apprentissage, choisir un algorithme d'apprentissage machine, anatomie d'un modèle d'apprentissage automatique, les librairies de machine learning standards et Deep Learning, les plates-formes de Data Science
- Le Big Data Analytics (écosystème SPARK) : les différents modes de travail, les 3 systèmes de gestion de cluster, modes d'écriture des commandes Spark, machine learning avec Spark , travail sur les variables prédictives, la classification et la régression
- Traitement en flux du Big Data (streaming ) : architectures types de traitement de Streams Big Data, Apache NIFI, Apache KAFKA, articulation NIFI et KAFKA, Apache STORM, articulation KAFKA et STORM, comparatif STORM/SPARK
- Déploiement d'un projet Big Data : Cloud Computing , 5 caractéristiques essentielles, 3 modèles de services, modes (SaaS , PaaS, IaaS), Cloud Privé virtuel (VPC), focus AWS, GCP et Azure
- Hadoop écosystème et distributions : écosystème, fonctions coeurs, HDFS, MapReduce, infrastructure YARN, distributions Hadoop, focus Cloudera, Focus Hortonworks,...
- Architecture de traitement Big Data : traitement de données par lots, traitement de données en flux, modèles d'architecture de traitement de données Big Data, l'heure du choix
- La gouvernance des données Big Data : outils de gouvernance Big Data, les 3 piliers, le management de la qualité des données, le management des métadonnées Big Data, management de la sécurité, de la conformité et la confidentialité
2 - Les bases de l'apprentissage Machine (Machine Learning) (3j)
- Objectif : Maîtriser le Data Mining et le Machine Learning pour explorer de très importants volumes de données et construire des modèles répondant aux problèmes très variés des entreprises du secteur privé et public
- L'apprentissage machine : champs de compétences, focus : Data Science, Machine Learning, Big Data, Deep Learning, définition de l'apprentissage machine, les différents modes d'entraînement
- Les fondamentaux de l'apprentissage machine : préambule, jeux de données d'entraînement, fonctions hypothèses, fonctions de coûts, algorithmes d'optimisations
- La classification : introduction, la régression logistique, SVM, arbres de décision, K plus proches voisins (kNN), synthèse
- Les pratiques : prétraitement, ingénierie des variables prédictives (feature engineering), réglages des hyper-paramètres et évaluation des modèles, synthèse
- L'apprentissage d'ensembles (ensemble learning) : introduction, l'approche par vote, une variante, le bagging, les forêts aléatoires, le boosting, la variante Adaboost, gradient boosting, fiches synthèses
- La régression : régression linéaire simple et multi-variée, relations entre les variables, valeurs aberrantes, évaluation de la performance des modèles de régression, régularisation des modèles de régression linéaire, régression polynomiale, régression avec les forêts aléatoires, synthèse
- Le clustering : introduction, regroupement d'objets par similarité avec les k-moyens, k-means, l'inertie d'un cluster, variante k-means++, clustering flou, clustering hiérarchique, clustering par mesure de densité DBSCAN, autres approches du clustering, synthèse
3 - Big Data : mise en oeuvre pratique d'une solution complète d'analyse des données (4j)
- Objectif : Savoir mettre en oeuvre une solution complète de Big Data en environnement Hadoop et disposer des compétences nécessaires au traitement et à l'analyse des données
- Introduction : objectifs, schématisation du projet, écosystème et stack technologique, résultats attendus
- Ingestion de données massives : description, caractéristiques clés des outils d'ingestion, focus Apache NIFI et KAFKA, ingestion de données en streaming NIFI sur KAFKA, réalisation d'un workflow NIFI d'ingestion de donnée streaming dans HDFS
- Traitement de données Big Data en batch : diagramme de fonctionnement, solutions logicielles associées, Big Data Batch scripting, Data Warehousing Big Data, Big Data analytics
- Traitement avancé Big Data : l'apprentissage machine, l'écosystème Spark, création d'un modèle de ML, d'un modèle de clusterisation de données, d'un modèle d'analyse prédictive supervisé, application d'un modèle ML
- Stockage de données distribuées : principes des bases de donnes distribuées, solutions (NoSQL, NewSQL), création, ingestion de données et interrogation d'une base de données distribuées
- Automatisation de chaîne de traitement Batch : l'orchestrateur Oozie, ordonnancement de scripts HIVE, combinaison avec des scripts SPARK
- Traitement de données massives en flux (streaming) : principe de fonctionnement, solutions logicielles, l'inscription de streams à un Hub Streaming, le traitement avancé de données en flux (machine learning)
- Mise en oeuvre dans une architecture Big Data : approches standards, réalisation d'une solution complète de traitement de données de type Lamda ou Kappa
4 - Big Data - Analyse, Data Visualization et introduction au Data StoryTelling pour la restitution de données (2j)
- Objectif : Être en mesure de concevoir des modèles de documents adaptés aux besoins métiers de l'entreprise ou organisation et savoir mettre en oeuvre différentes techniques de visualisation graphique, de mise en récit et de présentation permettant de valoriser les données
- Data Visualisation ou la découverte de la grammaire graphique : des chiffres aux graphiques, les 3 dimensions, présentation de Tableau Software, de l'idée d'un graphique à sa formalisation dans un outil
- Data Storytelling : présentation, exemples, techniques de la mise en récit des données, Storytelling des idées et des données
- Comment construire son histoire : Pitch, scénario, schéma narratif
- Les outils : fonctions de Storytelling des outils de BI, le module Data Storytelling de Tableau Software, autres outils
- Un vidéocast "L'écosystème Hadoop"
- Deux vidéos-tutos "Installation d'un environnement Hadoop de base" et "Développement d'un premier MapReduce"
Prérequis
- La connaissance du langage SQL est nécessaire pour suivre ce cursus. Il est conseillé d'avoir suivi la formation "Interroger des bases de données avec le langage SQL" (LA300) ou de disposer des connaissances équivalentes
- Disposez-vous des connaissances nécessaires pour suivre cette formation ? Testez-vous !
Public
- Toute personne souhaitant évoluer vers une fonction de Data Analyst
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Objectifs de la formation
- Gérer la programmation orientée objet
- Manier le PHP Data Object (PDO) et les bases de données
- Utiliser XML avec PHP
- Utiliser PHP pour les services Web
- Gérer la sécurité
- Gérer les performances
- Maîtriser l'environnement de développement
| Tarif |
A partir de 2 400,00 € |
| Durée |
4 jours |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Gérer le langage immobilier
- Développer ses connaissances et maîtriser le droit de l'immobilier
- Définir les fondamentaux juridiques en matière de transaction immobilière
- Compléter les différents mandats et documents professionnels
- Décrire les règles régissant la location immobilière
- Examiner le mécanisme de la vente en viager
- Identifier les règles régissant l'activité de syndic immobilier
- Gérer la rédaction et la communication des annonces
- Mettre en oeuvre les modalités d'exercice de la profession dans la pratique quotidienne
| Tarif |
A partir de 1 390,00 € |
| Durée |
16j / 112h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Expliquer les principes et concepts fondamentaux de l'agilité
- Comparer les méthodes agiles et traditionnelles
- Décrire l'écosystème agile
- Identifier les bénéfices et les limitations des méthodes agiles
- Appliquer les 8 grands principes de l'Agile Project Management
- Comprendre le cycle de vie d'un projet agile et les phases associées
- Maîtriser les rôles, responsabilités et techniques de communication au sein d'un projet agile
- Planifier et estimer les travaux dans un projet agile
| Tarif |
A partir de 2 250,00 € |
| Durée |
3 jours |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Élaborer et mener la politique commerciale de l'entreprise
- Optimiser la rentabilité des ventes et la productivité de sa force de vente
- Développer des outils de suivi commercial et de conquête de nouveaux clients
- Développer votre leadership et donner la bonne direction à vos équipes
- Motiver durablement et développer les compétences
| Tarif |
A partir de 1 390,00 € |
| Durée |
13j / 91h |
| Modes |
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Google Analytics / Looker Studio / Google Tag Manager - Mesurez, reportez, améliorez
Proposé par M2IObjectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Améliorer vos compétences dans l'analyse des performances de vos sites
- Mesurer plus précisément grâce à Google Tag Manager
- Paramétrer en profondeur Google Analytics
- Organiser et automatiser votre reporting grâce à Google Data Studio
- Optimiser les performances de vos dispositifs Web
- Améliorer le ROI (Return On Investment) de vos opérations de création de trafic, tout en gagnant du temps dans votre reporting.
| Tarif |
A partir de 2 280,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Comprendre le fonctionnement de la data science et de l'intelligence artificielle.
- Connaître les contraintes légales et éthiques de l'intelligence artificielle.
- Maîtriser la démarche d'innovation d'un projet d'intelligence artificielle.
- Maîtriser la démarche de développement agile d'une application d'intelligence artificielle.
| Tarif |
A partir de 4 500,00 € |
| Durée |
7 jours (49 heures) |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Identifier l'ensemble des concepts et acronymes qui composent le marché de la publicité en ligne et du programmatique
- Dédramatiser l'usage de la technologie
- Analyser les différentes solutions de publicités en ligne
- Utiliser les modes d'achats programmatiques
- Décrire les fonctionnalités de chaque type de plateforme
- Anticiper les nouvelles attentes du marché (formats, services opérationnels...)
- Décrire une vue d'ensemble sur les futures tendances d'achats programmatiques
- Exploiter au mieux la Data au regard d'une sous-utilisation chronique du potentiel
- Créer des formats publicitaires impactants selon les bonnes pratiques
- Dresser un plan média digital.
| Tarif |
A partir de 1 420,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Pendant la formation, le formateur évalue la progression pédagogique des participants via des QCM, des mises en situation et des travaux pratiques. Les participants passent un test de positionnement avant et après la formation pour valider leurs compétences acquises.
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
16 jours (112 heures) |
| Modes |
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DATA DRIVEN MARKETING Utiliser les données au service de la performance marketing
Proposé par GROUPE ARKESYSObjectifs de la formation
-
Analyser votre audience ;
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Suivre vos campagnes avec le marquage des URLs ;
-
Mettre en place des rapports ;
-
Analyser la performance de son site Internet ;
-
Mettre en place une démarche Data Driven.
| Tarif |
A partir de 3 100,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
Mettre en pratique les connaissances acquises lors du cursus de formation| Tarif |
A partir de 1 775,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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