Programme de la formation
Maîtriser Big Data, Analyse Données, Visualisation & Storytelling Efficace

• Introduction au Big Data et son Écosystème

  - Définition et caractéristiques du Big Data (3V, 5V)
  - Sources de données massives et typologies (structurées, semi-structurées, non structurées)
  - Principales technologies et architectures Big Data (Hadoop, Spark, NoSQL)

• Collecte et Stockage de Données Massives

  - Stratégies d'ingestion de données (batch, streaming)
  - Vue d'ensemble des bases de données NoSQL (MongoDB, Cassandra)
  - Systèmes de fichiers distribués (HDFS) et stockage cloud

• Préparation et Nettoyage des Données
• Traitement Distribué avec Apache Spark

  - Introduction à Apache Spark et son architecture
  - Utilisation de Spark SQL pour l'analyse structurée
  - Manipulation de DataFrames et RDDs

• Principes Fondamentaux de l'Analyse de Données

  - Mesures statistiques descriptives (moyenne, médiane, écart-type)
  - Corrélation et régression linéaire simple
  - Introduction à l'analyse exploratoire des données (EDA)

• Techniques Avancées d'Analyse de Données

  - Analyse de séries temporelles et prédiction
  - Introduction aux algorithmes de machine learning supervisé (régression, classification)
  - Introduction aux algorithmes de machine learning non supervisé (clustering)

• Outils d'Analyse et Modélisation Prédictive

  - Utilisation de Python (Pandas, Scikit-learn) pour l'analyse
  - Construction de modèles prédictifs simples
  - Évaluation des performances des modèles

• Introduction à la Data Visualisation

  - Importance de la visualisation pour l'interprétation des données
  - Principes du design graphique pour la data visualisation
  - Choix des types de graphiques adaptés aux données (histogrammes, nuages de points)

• Création de Visualisations Efficaces

  - Utilisation d'outils de visualisation (ex: Matplotlib, Seaborn, Plotly)
  - Personnalisation et amélioration des graphiques
  - Visualisation de données massives et agrégation

• Principes du Data Storytelling
• Construire une Histoire avec les Données

  - Développement d'un scénario et d'un arc narratif
  - Utilisation d'éléments visuels pour renforcer le message
  - Techniques d'engagement de l'audience

• Présentation et Communication des Résultats

  - Préparation de présentations impactantes
  - Communication orale efficace des analyses
  - Gestion des questions et des objections