Découvrez notre formation complète en Big Data, conçue pour fournir une compréhension approfondie des concepts fondamentaux du Big Data, son importance et son écosystème.
Cette formation s’adresse à tous ceux qui souhaitent maîtriser les technologies clés comme Hadoop, Apache Spark et les bases de données NoSQL.
Elle couvre des aspects tels que les systèmes de fichiers distribués, le stockage objet, et la gestion de données massives. Les participants apprendront à manipuler, stocker et analyser des mégadonnées en utilisant des outils tels qu’Apache Hive, Pig, et Impala.
De plus, une introduction à la Data Science est incluse, offrant des connaissances en analyse de données avec Python et Jupyter, manipulation de données avec Pandas, et modélisation en apprentissage automatique.
Les concepts théoriques sont renforcés par des démonstrations pratiques, des exercices, et des études de cas, permettant aux participants de développer des compétences pratiques dans l’exécution de tâches MapReduce ou Spark et l’exploration de données massives. Rejoignez-nous pour maîtriser le Big Data et ses applications dans un contexte réel.
Programme détaillé
Introduction au big data (1 heure)
- Comment définir le big data ?
- La caractérisation des mégadonnées à travers les 5V
- Architecture
Technologies du Big Data (2 heures)
- Hadoop et écosystème
- Apache Spark
- Bases de données NoSQL
Stockage et Gestion de Données Massives (1,5 heure)
- Systèmes de fichiers distribués
- Stockage objet
- Systèmes de gestion de fichiers distribués
Démonstration et cas pratique (2,5 heures)
- Démonstration pratique
- Installation et Configuration
- Exécution de tâches MapReduce ou Spark
- Exploration de données massives
- Cas pratique
- Manipulation de Big Data
- Résolution de Problèmes
Introduction à la Data Science (1 heure)
- Définition et Rôle
- Processus CRISP-DM
Analyse de Données avec Python et Jupyter (2 heures)
- Introduction à Python
- Utilisation de Jupyter Notebooks
- Manipulation de Données avec Pandas
Modélisation et Apprentissage Automatique (1 heure)
- Types de Modèles ML
- Sélection et Prétraitement des Données
- Mise en œuvre des Modèles
Démonstration et cas pratique (3 heures)
- Démonstration pratique
- Création de Modèles avec scikit-learn
- Evaluation des performances
- Exercices pratiques
- Cas pratique
- Application des concepts
- Réglage des hyperparamètres