Programme de la formation
Big Data : Maîtriser l'Analyse des Données pour des Solutions Pratiques

• Introduction au Big Data : Concepts Fondamentaux et Enjeux

  - Définition et caractéristiques du Big Data (3V, 5V)
  - Historique et évolution du Big Data
  - Les cas d'usage et secteurs d'application du Big Data

• Architecture Big Data : Écosystème et Composants Clés

  - Présentation de l'écosystème Hadoop et Spark
  - Stockage distribué : HDFS, NoSQL (Cassandra, MongoDB)
  - Traitement distribué : MapReduce, Spark Core

• Collecte et Ingestion de Données Volumineuses

  - Méthodes d'acquisition de données Big Data (batch, streaming)
  - Outils d'ingestion : Sqoop, Flume, Kafka
  - Gestion des sources hétérogènes de données

• Stockage Big Data : Solutions NoSQL et Data Lakes

  - Types de bases de données NoSQL : Clé-Valeur, Document, Colonne, Graphe
  - Conception et gestion d'un Data Lake
  - Critères de choix des solutions de stockage adaptées

• Traitement et Préparation des Données avec Spark
• Analyse Exploratoire des Données (EDA) en Big Data

  - Techniques d'exploration des données distribuées
  - Visualisation de données volumineuses (outils et bonnes pratiques)
  - Identification des corrélations et anomalies dans le Big Data

• Machine Learning sur les Données Volumineuses avec MLlib

  - Introduction à MLlib, la bibliothèque de Machine Learning de Spark
  - Algorithmes de classification et régression distribués
  - Évaluation des modèles de Machine Learning à grande échelle

• Traitement des Données en Temps Réel et Stream Processing

  - Concepts du traitement de flux de données (streaming)
  - Apache Kafka pour la gestion des files d'attente de messages
  - Spark Streaming pour l'analyse des données en temps quasi-réel

• Visualisation Avancée et Dataviz pour le Big Data

  - Outils de BI et de visualisation adaptés au Big Data ( ex: Tableau, Power BI)
  - Création de tableaux de bord interactifs et dynamiques
  - Bonnes pratiques pour communiquer les insights de données massives

• Sécurité et Gouvernance des Données Big Data

  - Enjeux de sécurité et de confidentialité dans les architectures Big Data
  - Accès et gestion des autorisations (ACLs, Kerberos)
  - Réglementations (RGPD) et bonnes pratiques de gouvernance des données

• Déploiement et Opération de Solutions Big Data

  - Méthodes de déploiement d'applications Big Data (on-premise, cloud)
  - Monitoring et optimisation des performances des clusters
  - Gestion des ressources et scalabilité des infrastructures Big Data

• Cas Pratiques et Tendances Futures du Big Data

  - Études de cas réels d'implémentation Big Data
  - Détection de fraudes, maintenance prédictive, personnalisation
  - Évolutions et perspectives du Big Data (IA, Edge Computing, Cloud)