Formation Maîtriser le Big Data : Analyse et Solutions Pratiques pour vos Données

01.Introduction au Big Data et ses enjeux

• —Définition et caractéristiques du Big Data (3V)
• —Évolution et panorama technologique Big Data
• —Cas d'usage et pertinence métier du Big Data

02.Comprendre l'écosystème Big Data

• —Le stockage distribué (HDFS, NoSQL)
• —Les frameworks de traitement (MapReduce, Spark)
• —Les architectures de données courantes

03.Collecte et ingestion des données massives

• —Sources de données (flux, IoT, web)
• —Outils d'ingestion (Kafka, NiFi)
• —Bonnes pratiques de collecte pour le Big Data

04.Stockage NoSQL : Concepts et applications

• —Types de bases de données NoSQL (Clé-Valeur, Document, Colonne)
• —Avantages et inconvénients des NoSQL vs SQL
• —Exemples pratiques d'utilisation (MongoDB, Cassandra)

05.Introduction à Apache Spark pour l'analyse

• —Architecture et composants de Spark
• —Traitement de données avec Spark RDDs et DataFrames
• —Scénarios d'application de Spark

06.Préparation et nettoyage des Big Data

• —Identification des anomalies et données manquantes
• —Techniques de transformation et d'harmonisation
• —Outils de préparation de données (Spark SQL, Python)

07.Méthodes d'analyse descriptive et exploratoire

08.Introduction au Machine Learning sur Big Data

• —Concepts fondamentaux du Machine Learning
• —Types d'algorithmes (régression, classification, clustering)
• —Cas d'usage en environnement Big Data

09.Réalisation d'une analyse prédictive simple

• —Sélection et préparation des variables pour la prédiction
• —Implémentation d'un modèle de régression/classification
• —Évaluation des performances du modèle

10.Datavisualisation et reporting Big Data

11.Sécurité et gouvernance des données Big Data

12.Cas pratiques et déploiement d'une solution Big Data

• —Étude de cas métier d'analyse Big Data
• —Déploiement basique d'une chaîne de traitement Big Data
• —Synthèse et perspectives d'évolution Big Data