Dernière mise à jour le 21/11/2024

Big Data – Les fondamentaux de l’analyse des données

Informations générales

Type de formation : Formation continue
Domaine : IA, Big Data et Bases de données
Filière : Big Data
Rubrique : Fondamenteaux
Formation éligible au CPF : Non
Formation Action collective : Non

Objectifs & compétences

    • Comprendre le rôle stratégique de la gestion des données pour l'entreprise
    • Identifier ce qu'est la donnée, et en quoi consiste le fait d'assurer la qualité de données
    • Synthétiser le cycle de vie de la donnée
    • Assurer l'alignement des usages métiers avec le cycle de vie de la donnée
    • Découvrir les bonnes pratiques en matière de contrôle de qualité des données
    • Assurer la mise en œuvre de la gouvernance de la donnée
 

Public visé

MOA, Chef de projet, Urbaniste fonctionnel, Responsable de domaine, Analystes, Développeurs, Data Miners … Futurs Data Scientists, Data Analysts et Data Stewards

Pré-requis

Si aucune connaissance technique particulière n'est nécessaire, il est toutefois recommandé d'avoir suivi le module «Big Data - Enjeux et perspectives » (BD004) pour suivre cette formation dans des conditions optimales

Programme

INTRODUCTION
Les origines du Big Data
La donnée en tant que matière première
La connaissance de la question Big Data, Données, qualité et stratégie d'entreprise
Problématiques d'alignement de la qualité de la donnée avec les usages métiers
Les différentes sources de données de l'entreprise, de l'Internet, des objets connectés
Les différentes formes d'exploitation de données
Système d'information opérationnel
Système d'information décisionnel
Big Data et smart Data  
 
LA COLLECTE DE DONNÉES
Où et comment collecter des données ?
Les sources de données, les API, les fournisseurs, les agrégateurs...
Les principaux outils de collecte et de traitement de l'information (ETL)
Les particularités de la collecte des données semi-structurées et non-structurées  
LE STOCKAGE DES DONNÉES
Les différentes formes de stockage des données : rappel de l'architecture relationnelle de stockage des données transactionnelles (SGBD/R) et multidimensionnelles (OLAP)
Prise en main d'une base de données OLAP
Les nouvelles formes de stockage des données
Compréhension, positionnement et comparaison : Bases NoSQL, Hadoop, Spark, Bases de données graph...
Panorama des bases de données NoSQL
Particularités liées au stockage des données non-structurées
Comment transformer des données non structurées en données structurées  
L'ÉCOSYSTÈME HADOOP
Présentation des principaux modules de la distribution
Apache Hadoop
Présentation et comparaison des principales distributions commerciales (Cloudera, Hortonworks...)
L'infrastructure matérielle et logicielle nécessaire au fonctionnement de Hadoop
Serveur local ou cloud
Les concepts de base de l'architecture Hadoop: Data Node, Name Node, Job Tracker, Task Tracker
Présentation de HDFS (Système de gestion des fichiers de Hadoop)
Présentation de MapReduce (Outil de traitement de Hadoop)
Les commandes exécutées au travers de PIG
Présentation de HIVE pour transformer du SQL en MapReduce  
L'ANALYSE DE DONNÉES
Comment requêter les données ?
Analyser et comprendre la signification des données extraites
Particularités liées à l'analyse des données non structurées
Analyse prédictive : transformer des données du passé en prévisions pour le futur
Calculer des tendances
Machine Learning : les bases de l'apprentissage machine
Deep Learning : notions de base de l'analyse future automatisée de données non structurées  
TRANSFORMER LES DONNÉES EN DÉCISIONS
Comprendre les besoins et les attentes des utilisateurs business
Traduire les demandes des utilisateurs en requêtes
Évaluer et vérifier la qualité des données extraites en fonction des résultats obtenus
Définir un indice de confiance permettant d'échanger avec les utilisateurs business
 

Modalités

Jusqu'a 8 jours avant le début de la formation, sous condition d'un dossier d'insciption complet

Méthodes

Fin de formation : entretien individuel.
Satisfaction des participants : questionnaire de satisfaction réalisé en fin de formation.
Assiduité : certificat de réalisation.
Validations des acquis : grille d'evalution  des acquis établie par le formateur en fin de formation.
Code de formation : BD007

Tarifs

Prix public : 2090
Tarif & financement :
Nous vous accompagnons pour trouver la meilleure solution de financement parmi les suivantes :
Le plan de développement des compétences de votre entreprise : rapprochez-vous de votre service RH.
Le dispositif FNE-Formation.
L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
France Travail: sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller Pôle Emploi.
CPF -MonCompteFormation
Contactez nous pour plus d’information : contact@aston-institut.com

Lieux & Horaires

Campus : Ensemble des sites

Durée : 21 heures
Délai d'accès :
Jusqu’à 8 jours avant le début de la formation

Distanciel possible : Oui

Prochaines sessions

Cliquez sur la date choisie pour vous inscrire :

  • Inscription au 02 / 12 / 2024
    : Ensemble des sites
    : Distanciel possible
    : 21 heures
    : 3 jours
Handi-accueillante Accessible aux personnes en situations de handicap. Pour toutes demandes, contactez notre référente, Mme Rizlene Zumaglini Mail : rzumaglini@aston-ecole.com

à voir aussi dans le même domaine...

Formation continue

Big Data

BD005

Big Data Foundation Certifiant

      • Connaître les fondamentaux du Big Data, ses origines et ses caractéristiques
      • Comprendre ce qu'est le Data Mining
      • Appréhender les technologies les plus populaires du Big Data
      • Préparer et passer l'examen de certification "Big Data Foundation" de l'EXIN
 

21 heures de formations sur 3 Jours
En savoir plus

Formation continue

Big Data

BD046

BigData supervision: Grafana Kibana Graphite Prometheus

Connaître les outils et mécanismes permettant de superviser des fermes BigData. Identifier les critères de choix.

21 heures de formations sur 3 Jours
En savoir plus

Formation continue

Big Data

BD006

Big Data – Mise en oeuvre pratique d’une solution complète d’analyse des données

        • Disposer des compétences techniques nécessaires à la mise en œuvre d'analyses Big Data
        • Comprendre le cadre juridique du stockage et de l'analyse de données
        • Savoir utiliser des outils de collecte opensource
        • Être en mesure de choisir la bonne solution de stockage de données au regard des spécificités d'un projet (OLAP, NoSQL, graph)
Explorer la boite à outils technologique que constitue Hadoop et son écosystème et savoir comment utiliser chaque brique (MapReduce, HIVE, SPARK,…)  

28 heures de formations sur 4 Jours
En savoir plus

Formation continue

Big Data

BD060

Python avancé pour data-scientists

Savoir utiliser les principaux outils de traitement et d'analyse de données pour Python, savoir extraire des données d'un fichier et les manipuler, mettre en place un modèle d'apprentissage simple. Savoir utiliser les principaux outils de traitement et d'analyse de données pour Python Savoir appliquer les pratiques optimales en matière de nettoyage et de préparation des données avant l'analyse Être capable d'extraire des données d'un fichier Comprendre les mécanismes d'interconnexion aux bases de données Comprendre les principaux outils de traitement et d'analyse de données pour Python

21 heures de formations sur 3 Jours
En savoir plus

Formation continue

Big Data

BD0103

Les fondamentaux de l’analyse statistique avec R

Savoir installer R Comprendre comment manipuler des données avec R Savoir importer et exporter des données Être en mesure de réaliser des analyses statistiques basiques avec R Savoir restituer des résultats à l'aide de graphiques

21 heures de formations sur 3 Jours
En savoir plus

Formation continue

Big Data

BDP05

Visualisation avancée de données avec Python

Savoir traiter les données scientifiques brutes pour leur visualisation Savoir utiliser les librairies graphiques de python pour visualiser des données Graphiques spécifiques : graphes dynamiques, cartographie

14 heures de formations sur 2 Jours
En savoir plus