Formation Formation Big Data : Maîtrisez la chaîne e-learning

01.Introduction au Big Data et ses enjeux e-learning

• —Définition et caractéristiques du Big Data
• —Cycle de vie des données massives
• —Enjeux du Big Data dans l'e-learning
• —Cas d'usage et exemples concrets

02.Fondamentaux des architectures Big Data

• —Principes des systèmes distribués
• —Hadoop et l'écosystème HDFS
• —MapReduce: concepts et fonctionnement
• —Introduction à Spark pour le traitement parallèle

03.Acquisition et ingestion des données massives

• —Sources de données (IoT, web, logs, etc.)
• —Outils d'ingestion (Kafka, Flume, Sqoop)
• —Streaming vs. Batch processing
• —Bonnes pratiques d'intégration

04.Stockage NoSQL pour le Big Data

• —Quand utiliser NoSQL ? Types de bases de données NoSQL
• —Bases de données clé-valeur (Redis)
• —Bases de données orientées documents (MongoDB)
• —Bases de données orientées colonnes (Cassandra, HBase)

05.Traitement et transformation des données Big Data

• —Programmation avec Spark (DataFrame, RDD)
• —Nettoyage et préparation des données
• —Statistiques descriptives sur les données massives
• —Traitement ETL/ELT Big Data

06.Analyse exploratoire et visualisation Big Data

• —Outils de visualisation (Tableau, Power BI, Qlik Sense)
• —Chartes et types de graphiques adaptés au Big Data
• —Techniques d'exploration visuelle des données
• —Conception de tableaux de bord interactifs

07.Machine Learning pour le Big Data

• —Introduction au Machine Learning
• —Algorithmes de classification et régression
• —Clustering et détection d'anomalies
• —MLOps: déploiement et management des modèles

08.Data warehousing et Data Lake

09.Sécurité et gouvernance des données Big Data

10.Optimisation des performances Big Data

• —Techniques d'optimisation (partitionnement, indexation)
• —Monitoring des clusters Big Data
• —Scalabilité des infrastructures
• —Dépannage et résolution de problèmes courants

11.Cloud Computing et Big Data

• —Services Big Data sur les principales plateformes Cloud (AWS, Azure, GCP)
• —Déploiement de clusters Hadoop/Spark dans le cloud
• —Coût et gestion des ressources cloud
• —Architectures serverless pour le Big Data

12.Cas pratiques et projets Big Data e-learning

• —Études de cas applicatives (recommandation, parcours personnalisé)
• —Conception d'une chaîne Big Data de bout en bout
• —Bonnes pratiques de gestion de projet Big Data
• —Présentation d'un projet final