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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
Ivan D. 20/05/2019
3 / 5
Formation très standard, Mal équilibrée Trop d'initiation => voir les typologies de personnes trop diverses Manque de spécialisation Bien trop académique Niveau de compétence acquis en fin de formation : faible

Fatma F. 20/05/2019
5 / 5
Sur le contenu: j'ai appris beaucoup de choses car mon niveau est débutant. Sur la pédagogie: le formateur s'adapte à tous les niveaux des candidats, il définit bien toutes les notions pour ceux qui n'ont pas des pré-requis.

Anton 20/05/2019
5 / 5
Très bonne pédagogie, explications et réponses claires

Alexandra C. 20/05/2019
5 / 5
Formateur très pédagogique

Pierre D. 13/05/2019
4 / 5
trop rapide, déséquilibre entre les chapitres

Franck-Olivier N. 13/05/2019
4 / 5
Très bonne pédagogie/animation mais sur un contenu en déphasage avec mes attentes initiales (sans doute ai-je mal perçu la priorité donnée à la pratique/programmation). En conséquence, j'aurais préféré plus de temps (aller moins vite) sur les démarches et l'adéquation des outils en fonction des cas d'études : le 1er et le 2ème jour étaient de ce genre... mais beauco

David D. 13/05/2019
5 / 5
j'aurai préféré un peu plus de pratique de programmation et de faire le même projet du début à la fin

Fabien B. 13/05/2019
5 / 5
Cours très dense qui permet d'avoir une vue d'ensemble des technologies BigData. Très intéressants pour un novice comme je suis, mais peut être pas assez ciblé pour des personnes déjà familier avec la technologie.

Eric G. 13/05/2019
5 / 5
Bon niveau entre pratique et théorie, très bon niveau du formateur. La dernière partie technique et méthode d'analyse et data visualisation est trop rapide, j'aurais préféré un survol plus général. Puis si nécessaire aller à une formation complémentaire sur ces sujets.

fabienne l. 13/05/2019
3 / 5
Trop de choses prises comme acquises...Je venais acquérir des connaissances donc l'échange est très sypa mais j'aurais voulu écouter plus des explications de base

VILLERS D. 13/05/2019
3 / 5
Il manque un fil conducteur sur lequel se raccrocher durant toute la semaine. Par exemple, il existe 4 phases (Ingestion, stockage, traitement, restitution) qui auraient pu être réparties sur les 5 jours de formation autours d'un sujet du type (je veux analyser les tweets traitant tel événement)

Stéphane G. 13/05/2019
4 / 5
Il manque un fil conducteur sur le cours et l'ensemble semble confus

kangah 13/05/2019
5 / 5
Formateur avec une vraie expérience, une vraie passion pour le Big Data et l'enseignement.

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!
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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