Formation Formation Big Data et Data Science : Maîtriser les Fondamentaux

Programme de la formation
Formation Big Data et Data Science : Maîtriser les Fondamentaux

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• Traitement et Préparation des Données

  - Nettoyage, transformation et agrégation
  - Gestion des valeurs manquantes et aberrantes
  - Standardisation et normalisation
  - Outils de préparation : Pandas (introduction)

• 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

• 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

• 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

• Concepts Fondamentaux du Machine Learning

  - Apprentissage supervisé vs. non supervisé
  - Régression, Classification, Clustering
  - Processus de modélisation : entraînement, validation, test
  - Métriques d'évaluation (introduction)

• Algorithmes de Base : Régression et Classification
• 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