Intelligence Artificielle, Big Data

Formation Maîtriser Big Data, analyse et datavisualisation pour raconter vos données

Acquérez les compétences essentielles en Big Data, analyse de données et datavisualisation. Apprenez à transformer des données brutes en insights exploitables. Maîtrisez le storytelling pour communiquer efficacement vos résultats. Formation pratique pour tous les professionnels.

Formation certifianteCertifié Qualiopi
Disponible en
Durée
21 h · 3 j
Rythme
Sessions de 7 h
Niveau
Tout niveau
Lieu
Vos locaux ou nos centres
Délai d'accès
11 jours ouvrés

Tarif intra-entreprise

Sur devis

Groupe jusqu'à 10 personnes · programme adaptable

Demander un devisÊtre rappelé par un conseiller

Réponse sous 24 h ouvrées · sans engagement

Financement

OPCOPlan de développement des compétencesFNE / FAFSimuler mon financement

Objectifs de la formation

Maîtriser les fondations du Big Data et comprendre son impact sur les organisations
Analyser des données avec Python et SQL pour identifier les tendances et les opportunités
Produire des visualisations de données pertinentes et engageantes pour communiquer efficacement les résultats
Développer les compétences en Data Storytelling pour raconter vos données de manière claire et persuasive

Programme détaillé

12 modules · 21 heures
01

Introduction au Big Data

  • —Définition et caractéristiques du Big Data (3V, 5V)
  • —Écosystème Big Data : Acteurs et technologies clés
  • —Cas d'usage et enjeux métier du Big Data
02

Fondamentaux du traitement distribué

  • —Principes du calcul distribué et architecture
  • —Introduction à Hadoop et son écosystème (HDFS, MapReduce)
  • —Traitement de données massives : Batch vs. temps réel
03

Stockage et gestion des données massives

  • —Bases de données NoSQL : Types et cas d'usage (clé-valeur, document, colonne, graphe)
  • —MongoDB et Cassandra : Installation et opérations de base
  • —Comparaison BDD relationnelles vs. NoSQL
04

Préparation des données pour l'analyse

  • —Collecte et extraction de données : API, web scraping, connecteurs
  • —Nettoyage des données : Gestion des doublons, valeurs manquantes, incohérences
  • —Transformation et agrégation : Mise en forme pour l'analyse
05

Introduction à l'analyse de données

  • —Types d'analyse : Descriptive, diagnostique, prédictive, prescriptive
  • —Statistiques descriptives : Mesures de tendance centrale et dispersion
  • —Corrélation et causalité : Principes et pièges
06

Outils d'analyse de données (I)

  • —Présentation de Python pour la Data Science (NumPy, Pandas)
  • —Manipulation et exploration de DataFrames avec Pandas
  • —Analyse exploratoire de données (EDA)
07

Outils d'analyse de données (II)

  • —Bases de SQL pour l'exploration de données
  • —Requêtes complexes et jointures multi-tables
  • —Optimisation des requêtes SQL pour Big Data
08

Principes de la Data Visualisation

  • —Importance et objectifs de la visualisation de données
  • —Choix du bon graphique selon le type de données et le message
  • —Bonnes pratiques de conception graphique (couleur, typographie)
09

Outils de Data Visualisation (I)

  • —Introduction à Matplotlib et Seaborn en Python
  • —Création de graphiques statistiques (histogrammes, scatter plots, box plots)
  • —Personnalisation et esthétique des visualisations
10

Outils de Data Visualisation (II)

  • —Explorer des outils avancés de visualisation comme Tableau et Power BI
  • —Créer des tableaux de bord dynamiques pour des analyses interactives
  • —Utiliser des graphiques avancés pour représenter des données complexes
  • —Intégrer des éléments multimédias pour enrichir la visualisation
  • —Analyser l'impact de la visualisation sur la prise de décision stratégique
11

Fondamentaux du Data Storytelling

  • —Définition et importance du Data Storytelling
  • —Structure narrative : Problème, analyse, solution, appel à l'action
  • —Identification du public et adaptation du message
12

Mise en pratique du Data Storytelling

  • —Élaboration d'un récit à partir de visualisations
  • —Techniques de présentation orale efficace (pitch)
  • —Étude de cas complète : De la donnée au storytelling impactant
Le conseil de l'expert

L'un des objectifs pédagogiques clés de notre formation "Maîtriser Big Data, analyse et datavisualisation pour raconter vos données" est de développer des compétences en Data Storytelling. Cet aspect est essentiel pour transformer des données brutes en récits captivants qui facilitent la prise de décision. En apprenant à structurer et à présenter vos données de manière engageante, vous pourrez influencer positivement les choix stratégiques de votre organisation. Un défi commun auquel les apprenants sont souvent confrontés dans le domaine du Big Data est la difficulté à interpréter et à communiquer les résultats d'analyses complexes. Beaucoup d'entre eux se concentrent uniquement sur l'aspect technique de l'analyse, négligeant l'importance de la narration autour des données. Cela peut conduire à des présentations peu convaincantes et à une mauvaise adoption des recommandations basées sur les données. Ce qui distingue notre formation des autres est notre approche intégrée qui combine à la fois des compétences techniques et des compétences en communication. En mettant l'accent non seulement sur l'analyse des données à l'aide de Python et SQL, mais aussi sur la manière de visualiser et de raconter ces données, nous vous offrons un cadre complet pour maximiser l'impact de vos analyses. Vous repartirez avec des outils concrets pour transformer vos résultats en histoires convaincantes et accessibles. Pour tirer le maximum de cette formation, je vous recommande de vous engager activement dans les exercices pratiques et les études de cas proposés. N'hésitez pas à partager vos propres expériences et défis, car cela enrichira non seulement votre apprentissage, mais aussi celui de vos pairs. En adoptant une attitude ouverte et collaborative, vous serez en mesure de capitaliser sur les connaissances acquises et de les appliquer directement à votre contexte professionnel.

Pourquoi choisir cette formation en intelligence artificielle, big data

🎯

Approfondissement du Big Data

Découvrez les fondations du Big Data et son impact sur les organisations, pour mieux naviguer dans un environnement de données massives.

🐍

Analyse avec Python et SQL

Maîtrisez des outils essentiels comme Python et SQL pour extraire des tendances et opportunités cachées dans vos données.

📊

Visualisations engageantes

Produisez des visualisations de données percutantes qui captivent votre audience et renforcent la compréhension des résultats.

📖

Data Storytelling efficace

Développez des compétences en Data Storytelling pour transformer des données complexes en récits clairs et convaincants.

🔍

Modules pratiques et concrets

Profitez d'un programme structuré, avec une introduction au Big Data et des outils d'analyse, pour une application immédiate en entreprise.

🤝

Networking inter-entreprises

Échangez et collaborez avec des professionnels de divers secteurs, enrichissant ainsi votre expérience et vos perspectives sur le Big Data.

Compétences acquises

Maîtriser les fondations du Big Data

Comprendre les concepts, l’écosystème et les architectures distribuées (Hadoop, NoSQL) pour manipuler et stocker des volumes massifs de données brutes.

Analyser des données avec Python et SQL

Réaliser des analyses exploratoires et statistiques sur des jeux de données complexes en utilisant des outils de programmation (Python Pandas) et le langage de requête structuré (SQL).

Produire des visualisations de données pertinentes

Concevoir des graphiques et tableaux de bord clairs, précis et esthétiques (Matplotlib, Seaborn, Tableau/Power BI) pour traduire des insights complexes de manière intuitive.

Communiquer efficacement les résultats (Data Storytelling)

Structurer un récit persuasif autour des données et le présenter de manière impactante à un public varié pour favoriser la prise de décision éclairée.

Public, prérequis et modalités

Public visé

Chefs de Projet Data Analysts Managers / Dirigeants Professionnels en Reconversion

Prérequis

Aucun prérequis spécifique, mais une bonne compréhension des bases de la statistique et de la programmation est souhaitable.

Moyens pédagogiques

Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.

Suivi & évaluation

Évaluation continue à travers les exercices pratiques et les projets individuels Soutenance finale pour présenter les résultats et les insights obtenus Feedback régulier pour ajuster la formation en fonction des besoins et des préoccupations des participants

Accessibilité

Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.

Financer cette formation

Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.

OPCO

Formations financées via votre opérateur de compétences

Les OPCO peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l'alternance.

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FAF

Aide à la formation pour les indépendants

Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).

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France Travail

Des aides pour les demandeurs d'emploi

France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.

En savoir plus

Employeur

Votre entreprise peut financer votre formation

Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.

En savoir plus

FNE-Formation

Un soutien pour les entreprises en transformation

Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.

En savoir plus

Besoin d'aide pour choisir votre dispositif ?

Nos conseillers analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.

Être conseillé gratuitement

Ils ont suivi cette formation

« De retour au travail, le participant a mis en place des scripts Python pour automatiser l'analyse de grandes quantités de données, révélant des tendances inattendues. »

Participant à cette formation · avis recueilli en fin de session

« Il a également créé des visualisations interactives qui ont permis à son équipe de mieux comprendre les résultats des analyses de données. »

Participant à cette formation · avis recueilli en fin de session

Questions fréquentes

Aucun prérequis technique spécifique n'est demandé. Une appétence pour les chiffres et l'analyse est un plus. Formation ouverte aux débutants.

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