Ce stage vous permettra de comprendre les enjeux et les apports du Big Data ainsi que les technologies pour le mettre en oeuvre. 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.
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Lieu
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Aix en Provence
((13) Bouches-du-Rhône)
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le Prisme, 85 Rue Pierre Duhem, 13290
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Bordeaux
((33) Gironde)
Voir plan
9 Rue de Condé, 33000
Date de début
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Bruxelles
(Belgique)
Voir plan
Square de Meeüs, 38/40, 1000
Date de début
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Paris la Défense
((92) Hauts-de-Seine)
la Grande Arche, Paroi Nord, 92044
Date de début
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À propos de cette formation
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
Questions / Réponses
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Les matières
Analyse de résultats
Analyse de données
Big data
Base de données
Stockage de données
Ségmentation
Classification
Données
Informatique
E-réputation
Le programme
PROGRAMME DE FORMATION » Comprendre les concepts et les enjeux du Big Data Origines et définition du Big Data : la BI face à la croissance et à la diversité des données. 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. Présentation des distributions principales du marché et des outils complémentaires (Hortonworks, Cloudera, MapR, Aster). Installer une plateforme Hadoop. Présentation des technologies spécifiques pour le Big Data (Talend, Tableau, Qlikview ...). Exercice Installation d'une plateforme Big Data complète via Cloudera et ses composants. » 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. Utiliser un ETL pour industrialiser la création de flux de données massives. Présentation de Talend For Big Data. Exercice Implémentation de flux de données massives. » Les méthodes d'analyse des données pour le Big Data Les méthodes d'exploration. Segmentation et classification. Estimation et prédiction. L'implémentation des modèles. Exercice Mise en place d'analyses avec le logiciel R. » Data visualisation et cas d'usage concrets Les outils de restitution du marché. Méthodologie de mise en forme des rapports. Apport du Big Data pour le "Social Business". Mesurer l'e-réputation et la notoriété d'une marque. Mesurer l'expérience et la satisfaction clients, optimiser le parcours client. Exercice Installation et utilisation d'un outil de Data Visualisation pour constituer des analyses dynamiques, récupération de données issues de réseaux sociaux et création d'analyse d'e-réputation. » Conclusion Ce qu'il faut retenir. Synthèse des bonnes pratiques. Bibliographie.
Informations complémentaires
Sommaire • Comprendre les concepts et les enjeux du Big Data • Les technologies du Big Data • Gérer les données structurées et non structurées • Les méthodes d'analyse des données pour le Big Data • Data visualisation et cas d'usage concrets • Conclusion 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. 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.
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Big Data, méthodes et solutions pratiques pour l'analyse des données, 5 jours (réf. BID)
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