Big Data

• La formation Big Data est conçue pour permettre aux professionnels de développer des compétences essentielles dans le domaine en pleine expansion du traitement et de l’analyse des données massives. Dans un monde de plus en plus connecté, les entreprises accumulent une quantité énorme de données provenant de diverses sources telles que les médias sociaux, les appareils mobiles, les capteurs IoT et bien d’autres. La formation Big Data vise à fournir aux participants les connaissances et les outils nécessaires pour comprendre, gérer et exploiter efficacement ces énormes volumes de données.

1. Comprendre les concepts fondamentaux du Big Data, y compris les défis et les opportunités liés à la gestion de données massives.
2. Maîtriser les outils et les techniques utilisés pour la collecte, le stockage, le traitement et l’analyse des données massives.
3. Apprendre à appliquer des algorithmes d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle pour extraire des informations significatives à partir des données.
4. Acquérir des compétences en programmation et en langages spécifiques tels que Python, R ou Java, utilisés pour la manipulation des données.
5. Comprendre les principes de la sécurité et de la confidentialité des données dans le contexte du Big Data.
6. Développer la capacité de prendre des décisions éclairées en utilisant des informations basées sur l’analyse des données massives.

• Une connaissance de base en informatique et en systèmes d’exploitation.
• Une compréhension des concepts de base de la programmation.
• Une familiarité avec les bases de données et les langages de requête tels que SQL.
• Une curiosité et un intérêt pour les données et leur analyse.

1. Introduction au Big Data et à ses défis
2. Architectures et technologies pour le Big Data
3. Collecte et stockage des données massives
4. Prétraitement et nettoyage des données
5. Modélisation et analyse des données massives
6. Introduction à l’apprentissage automatique et à l’intelligence artificielle
7. Outils et langages de programmation pour le Big Data (Python, R, Hadoop, etc.)
8. Sécurité et confidentialité des données dans le Big Data
9. Visualisation des données massives
10. Études de cas et projets pratiques

5 jours

Test pratique + examen blancs