Programme de la formation
Formation Big Data : Maîtrisez la chaîne e-learning

• 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

• 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

• 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

• 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)

• 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

• 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

• 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

• Data warehousing et Data Lake
• Sécurité et gouvernance des données Big Data
• Optimisation des performances Big Data

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

• 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

• 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