Programme de la formation
Maîtriser le Big Data : Analyse et Solutions Pratiques pour vos Données

• 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

• Comprendre l'écosystème Big Data

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

• 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

• 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)

• 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

• 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)

• Méthodes d'analyse descriptive et exploratoire
• 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

• 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

• Datavisualisation et reporting Big Data
• Sécurité et gouvernance des données Big Data
• 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