Formation Big Data - Les fondamentaux de l'analyse de données

En suivant la formation Big Data – Les fondamentaux de l’analyse de données, dispensée par notre cabinet de formation, vous découvrirez tous les détails qui vous seront utiles pour améliorer vos compétences sur Big Data – Les fondamentaux de l’analyse de données.

Objectifs de la formation Big Data – Les fondamentaux de l’analyse de données :

Les objectifs de la formation sont  :

• 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

Programme de la formation Big Data – Les fondamentaux de l’analyse de données :

Le Programme de la formation est détaillé ci-dessous :

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

Approche pédagogique :

Notre approche pédagogique pour cette Formation consiste en :

• Cas pratiques

• Remise d’outils

• Echanges d’expériences

Participants de la Formation :

Les personnes qui peuvent participer à cette formation sur Big Data – Les fondamentaux de l’analyse de données sont les :

• MOA
• Chef de projet
• Urbaniste fonctionnel
• Responsable de domaine
• Analystes
• Développeurs
• Data miners
• Futurs data scientists
• Data analysts et data stewards

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