Formation Maîtriser Big Data, Analyse Données, Visualisation & Storytelling Efficace

01.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)

02.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

03.Préparation et Nettoyage des Données

04.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

05.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)

06.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)

07.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

08.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)

09.Création de Visualisations Efficaces

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

10.Principes du Data Storytelling

11.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

12.Présentation et Communication des Résultats

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