Formation Formation Big Data et Data Science : Maîtriser les Fondamentaux
Découvrez les fondamentaux de la Big Data et de la Data Science pour acquérir les compétences essentielles en analyse de données massives et en modélisation prédictive. Cette formation est idéale pour les débutants souhaitant explorer et valoriser les données. Vous développerez une expertise en analyse prédictive et en modélisation pour prendre des décisions éclairées.
Réponse sous 24h ouvrées
En intra la formation peut être entièrement sur mesure
- Comprendre l'écosystème Big Data et les concepts clés associés
- Acquérir les bases Python pour la Data Science et utiliser les outils et techniques nécessaires
- Réaliser une exploration de données (EDA) pour identifier les modèles et les tendances
- Initier la modélisation Machine Learning pour prédire les résultats et prendre des décisions éclairées
01.Introduction au Big Data et à la Data Science
- —Définition et différenciation Big Data / Data Science
- —Enjeux et opportunités du Big Data pour les entreprises
- —Rôles et profils métier : Data Scientist, Data Engineer, Data Analyst
- —Évolution et tendances du marché
02.Les 5 V du Big Data et Types de Données
- —Volume, Vélocité, Variété, Véracité, Valeur
- —Données structurées, semi-structurées, non structurées
- —Sources de données : Bases de données, API, IoT, Streaming
- —Exemples concrets d'utilisation
03.Écosystème Big Data : Vue d'Ensemble
- —Hadoop : HDFS, MapReduce, YARN
- —Spark : Traitement en mémoire, RDD, DataFrames
- —NoSQL : MongoDB, Cassandra, Neo4j (principes)
- —Présentation outils et architectures
04.Collecte et Ingestion de Données Massives
- —Stratégies d'acquisition de données
- —Outils d'ingestion : Kafka, Sqoop, Flume (principes)
- —Traitement batch vs. traitement temps réel
- —Bonnes pratiques de collecte
05.Stockage Distribué : HDFS et NoSQL
- —Architecture HDFS : Blocs, Namenode, Datanode
- —Avantages et inconvénients de HDFS
- —Comparaison BDD Relationnelles vs. NoSQL
- —Cas d'usage des bases NoSQL
06.Traitement et Préparation des Données
- —Nettoyage, transformation et agrégation
- —Gestion des valeurs manquantes et aberrantes
- —Standardisation et normalisation
- —Outils de préparation : Pandas (introduction)
07.Bases du Langage Python pour la Data Science
- —Installation de Python et environnement (Anaconda/Jupyter)
- —Variables, boucles, conditions, fonctions
- —Librairies essentielles : NumPy (bases)
- —Manipulation de listes et dictionnaires
08.Introduction aux Statistiques pour la Data Science
- —Mesures de tendance centrale et de dispersion
- —Distributions de probabilité courantes
- —Corrélation et causalité
- —Notions d'échantillonnage et d'inférence statistique
09.Exploration et Visualisation de Données (EDA)
- —Objectifs et étapes de l'EDA
- —Types de graphiques : histogramme, scatter plot, box plot
- —Librairies de visualisation : Matplotlib, Seaborn (bases)
- —Interprétation des visualisations
10.Concepts Fondamentaux du Machine Learning
- —Apprentissage supervisé vs. non supervisé
- —Régression, Classification, Clustering
- —Processus de modélisation : entraînement, validation, test
- —Métriques d'évaluation (introduction)
11.Déploiement et Valorisation des Projets Data
- —Éthique et gouvernance des données
- —Privacy : RGPD et protection des données
- —Présentation des résultats : storytelling data
- —Prochaines étapes et ressources pour approfondir
Comprendre l'écosystème Big Data
Identifier les concepts clés du Big Data (5V), les technologies fondamentales (Hadoop, Spark, NoSQL) et leurs rôles dans une architecture data moderne pour analyser des volumes massifs.
Acquérir les bases Python pour la Data Science
Manipuler les structures de données Python (listes, dictionnaires), utiliser les librairies NumPy et Pandas pour préparer, nettoyer et pré-traiter des datasets.
Réaliser une exploration de données (EDA)
Appliquer les techniques statistiques descriptives, visualiser les données avec Matplotlib/Seaborn pour identifier des tendances, des corrélations et des anomalies dans un jeu de données.
Initier la modélisation Machine Learning
Différencier les types d'apprentissage (supervisé/non supervisé), comprendre les principes de régression et classification, et appliquer des algorithmes de base avec Scikit-learn.
Financement
Cette formation est finançable via OPCO, plan de développement des compétences ou FAF. Nos conseillers prennent en charge le montage de votre dossier.
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Formation Big Data et Data Science : Maîtriser les Fondamentaux — pourquoi la choisir ?
Plongée dans l'écosystème Big Data
Découvrez les fondements du Big Data et les 5 V qui le composent, pour mieux comprendre son impact dans le monde numérique.
Initiation à Python pour Data Science
Apprenez les bases du langage Python, un outil incontournable pour les professionnels de la Data Science, avec des exercices pratiques inclus.
Exploration de Données EDA
Réalisez des analyses exploratoires de données pour détecter des modèles et des tendances, une compétence essentielle pour tout analyste.
Modélisation Machine Learning
Initiez-vous à la modélisation Machine Learning pour prédire des résultats, vous permettant de prendre des décisions basées sur des données.
Formation inter-entreprises
Bénéficiez d'un cadre d'apprentissage collaboratif qui favorise les échanges entre professionnels de divers secteurs.
Formation condensée et efficace
En seulement 21 heures, acquérez des compétences pratiques et théoriques pour vous démarquer dans le domaine du Big Data et de la Data Science.
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Formation Big Data et Data Science : Maîtriser les Fondamentaux.
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Financer Formation Big Data et Data Science : Maîtriser les Fondamentaux
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Formation Big Data et Data Science : Maîtriser les Fondamentaux. Nos conseillers vous accompagnent pour identifier la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO (Opérateurs de Compétences) 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. Renseignez-vous auprès de votre OPCO de rattachement.
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FAF
Aide à la formation pour les indépendants
Les Fonds d’Assurance Formation (FAF) financent les formations des travailleurs indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d’entreprise. Le financement dépend de votre code NAF/APE et de l’organisme auquel vous cotisez (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
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FranceTravail
Des aides pour les demandeurs d’emploi
France Travail (ex-Pôle emploi) peut financer vos formations via des dispositifs comme l’AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour valider votre projet et vérifier votre éligibilité.
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Employeur
Votre entreprise peut financer votre formation.
Votre entreprise dispose d’un budget dédié à la formation. Rapprochez vous de la direction, du manager ou du service ressources humaines de votre entreprise pour en savoir plus.
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Région
Aides régionales pour la formation professionnelle
Les conseils régionaux proposent des aides financières pour favoriser l’accès à la formation, en particulier pour les jeunes, les demandeurs d’emploi ou les personnes en reconversion. Ces aides varient selon les régions.
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FNE Formation
Un soutien pour les entreprises en transformation
Le FNE-Formation accompagne les entreprises confrontées à des mutations économiques (transformation digitale, écologique, etc.). Il permet de financer les parcours de formation de leurs salariés, souvent à hauteur de 50 à 100 %, selon les cas.
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Nos conseillers pédagogiques analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.
Formation Big Data et Data Science : Maîtriser les Fondamentaux en situation
“Un participant a réalisé une exploration de données qui a révélé des tendances importantes, influençant ainsi la stratégie de l'entreprise.”
“Un autre a appliqué les bases de Python pour automatiser une tâche de traitement de données, améliorant l'efficacité de son équipe.”
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Notre mission
Former des professionnels avec des méthodes immédiatement applicables sur le terrain.
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Des formations pensées par des experts pour répondre aux réalités de chaque métier.
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Questions fréquentes
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