Programme de la formation
Maîtrisez le Big Data: Méthodes et Solutions pour l'Analyse de Données

• Introduction au Big Data : Concepts Fondamentaux et Enjeux

  - Définition et caractéristiques du Big Data (4 V : Volume, Vélocité, Variété, Véracité)
  - Histoire et évolution du Big Data
  - Cas d'usage et secteurs d'application du Big Data

• Architecture Big Data : HDFS, MapReduce et Écosystème Apache
• Technologies de Traitement Batch : Hadoop, Pig et Hive

  - Présentation de l'écosystème Hadoop
  - Introduction à Apache Pig pour le traitement de données
  - Apache Hive pour l'interrogation de données avec SQL

• Technologies de Traitement Temps Réel : Apache Spark et Kafka

  - Le besoin du temps réel et du streaming
  - Apache Spark : architecture et API (Spark Core, SQL, Streaming)
  - Apache Kafka : rôle et fonctionnement pour la gestion des flux

• Stockage NoSQL : Types et Usages (Bases de Données Not Only SQL)

  - Limites des bases de données relationnelles face au Big Data
  - Les différents types de bases NoSQL (Clé-Valeur, Document, Colonne, Graphe)
  - Cas d'usage et choix d'une base NoSQL

• Collecte et Ingestion de Données Massives

  - Stratégies d'ingestion de données (batch, streaming)
  - Outils de collecte : Apache Flume, Sqoop
  - Bonnes pratiques pour l'intégration de données hétérogènes

• Préparation et Nettoyage des Données Big Data

  - Challenges de la qualité des données à grande échelle
  - Techniques de nettoyage et de transformation des données
  - Utilisation d'outils pour la préparation de données (ex: Dataiku DSS, Talend)

• Analyse Exploratoire des Données (EDA) en Contexte Big Data

  - Objectifs et méthodes de l'EDA
  - Visualisation des données massives
  - Identification des tendances et anomalies initiales

• Modélisation et Algorithmes d'Analyse Big Data

  - Introduction aux algorithmes de Machine Learning adaptés au Big Data
  - Régression, Classification, Clustering
  - Présentation des librairies d'analyse (ex: MLlib de Spark)

• Visualisation et Restitution des Données Big Data

  - Principes de la datavisualisation efficace
  - Outils de BI et de visualisation (ex: Tableau, Power BI, Qlik Sense)
  - Création de tableaux de bord interactifs pour le Big Data

• Sécurité, Gouvernance et Éthique du Big Data
• Stratégies d'Implémentation et Cas Pratiques Big Data

  - Cycle de vie d'un projet Big Data
  - Choix des solutions et architectures adaptées
  - Études de cas réels et retours d'expérience marché