Formation Big Data, Méthodes et Solutions

Demande d'information

Formation Big Data, Méthodes et Solutions

  • Contenu Formation Big Data, Méthodes et Solution.
    • Référence  BDMS   
    • En centre - Inter: Oui.
    • En Entreprise - Intra: Oui.
    • Durée: 5 jours
    • Diplôme: Non.
    • Public: Oui.
    • Public demandeurs d'emploi: Non.
    • Public Etudiant: Non.
    • Prix: 2790 €HT.
    Présentation:

    Développeurs, chefs de projet, consultants en informatique décisionnelle.

    Objectifs du cours:

    Cette formation vous permettra de découvrir les enjeux et les apports du Big Data ainsi que les technologies pour le mettre en oeuvre.

    Pré-requis:

    Connaissances de base des modèles relationnels, des statistiques et des langages de programmation. Connaissances de base des concepts de la B.I

    Programme:

    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 ...).
    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.
    Les méthodes d'analyse des données pour le Big Data.
    • Les méthodes d'exploration.
    • Segmentation et classification.
    • Estimation et prédiction.
    • L'implémentation des modèles.
    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.
    Prochaines sessions:
    • 06 juin 2016
    • 26 septembre 2016
    • 28 novembre 2016

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