Formation Analyse de données Big Data avec Python

01.Introduction au Big Data et à Python pour la Data Science

• —Comprendre les concepts fondamentaux du Big Data (volume, vélocité, variété)
• —Présentation de l'environnement Python pour la Data Science (Anaconda, Jupyter)
• —Installation et configuration des outils Python essentiels
• —Rappel des bases de Python (variables, structures de données, boucles, fonctions)

02.Manipulation de données avec Pandas

• —Introduction aux DataFrames et Series de Pandas
• —Importation et exportation de données (CSV, Excel, SQL)
• —Sélection, filtrage et tri des données
• —Gestion des valeurs manquantes et des doublons

03.Nettoyage et préparation de données avancée

• —Transformation et reformatage des données (pivot, melt, stack)
• —Opérations de fusion et de jointure de DataFrames
• —Traitement des chaînes de caractères et expressions régulières
• —Gestion des types de données et conversion

04.Analyse exploratoire de données (EDA) avec Python

05.Visualisation de données avec Matplotlib et Seaborn

• —Création de graphiques basiques (histogrammes, nuages de points, boîtes à moustaches)
• —Personnalisation des visualisations (titres, étiquettes, légendes)
• —Utilisation de Seaborn pour des graphiques statistiques avancés
• —Techniques de visualisation pour le Big Data

06.Introduction aux bases de données NoSQL et Python

• —Comprendre les concepts des bases de données NoSQL (MongoDB, Cassandra)
• —Connexion aux bases de données NoSQL avec Python (PyMongo)
• —Insertion, interrogation et manipulation de données NoSQL
• —Avantages et inconvénients des NoSQL pour le Big Data

07.Traitement de données massives avec Dask

08.Fondamentaux du Machine Learning avec Scikit-learn

• —Préparation des données pour le Machine Learning (encodage, scaling)
• —Introduction aux concepts de l'apprentissage supervisé et non supervisé
• —Entraînement et évaluation de modèles de régression et classification
• —Mesures de performance des modèles

09.Ingénierie des caractéristiques (Feature Engineering)

• —Création de nouvelles caractéristiques à partir de données existantes
• —Techniques d'extraction de caractéristiques (dates, textes, catégorielles)
• —Réduction de dimensionnalité (ACP)
• —Importance des caractéristiques pour la modélisation

10.Déploiement et optimisation des scripts Python

• —Structuration de projets Python pour la Data Science
• —Gestion des environnements virtuels (venv, conda)
• —Optimisation du code Python pour la performance
• —Introduction aux conteneurs (Docker) pour le déploiement

11.Cas pratiques d'analyse Big Data

• —Étude de cas sur des données réelles de grande taille
• —Application des techniques apprises (nettoyage, exploration, modélisation)
• —Résolution de problématiques Big Data concrètes
• —Analyse et interprétation des résultats

12.Tendances et perspectives du Big Data avec Python

• —Introduction aux technologies émergentes (Spark, Flink, Kafka)
• —Éthique et gouvernance des données
• —Veille technologique et évolution des outils Python
• —Parcours de carrière et opportunités dans le Big Data
• —*Compétences**