Formation Big Data - Python pour l'analyse de données (Réf. PBD) NEW
Analyse de données Big Data avec Python
Découvrez comment maîtriser les compétences clés en Big Data avec Python et améliorez votre carrière en data science. Cette formation vous apprendra à traiter, visualiser et exploiter des mégadonnées pour prendre des décisions éclairées. Vous apprendrez à utiliser les outils Python pour analyser et modéliser vos données.
Réponse sous 24h ouvrées
En intra la formation peut être entièrement sur mesure
- Apprendre à manipuler et nettoyer des données massives avec Python/Pandas
- Développer des compétences en visualisation et exploration de mégadonnées
- Apprendre à appliquer des méthodes d'analyse et de modélisation prédictive
- Maîtriser le traitement et l'optimisation des flux de données Big Data
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.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
05.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
06.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
07.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
08.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
09.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
10.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**
Manipuler et nettoyer des données massives avec Python/Pandas
Appliquer des techniques avancées de manipulation et de nettoyage de jeux de données volumineux, incluant la gestion des valeurs manquantes et l'intégration de sources hétérogènes, en utilisant les bibliothèques Python comme Pandas et Dask.
Visualiser et explorer des mégadonnées
Créer des visualisations explicatives et interactives de données massives pour en extraire des insights pertinents, en utilisant Matplotlib, Seaborn et d'autres outils de visualisation Python adaptés au Big Data.
Appliquer des méthodes d'analyse et de modélisation prédictive
Mettre en œuvre des techniques d'analyse exploratoire et des algorithmes de Machine Learning (régression, classification) sur des données Big Data, en sélectionnant et évaluant les modèles appropriés avec Scikit-learn.
Traiter et optimiser les flux de données Big Data
Concevoir et optimiser des pipelines de traitement de données massives en Python, en intégrant des technologies distribuées comme Dask et en structurant efficacement les projets pour garantir performance et maintenabilité.
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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Analyse de données Big Data avec Python — pourquoi la choisir ?
Manipulation avancée avec Pandas
Maîtrisez la manipulation et le nettoyage de données massives grâce à des techniques avancées avec la bibliothèque Pandas.
Visualisation efficace des données
Apprenez à créer des visualisations percutantes avec Matplotlib et Seaborn pour une exploration approfondie des mégadonnées.
Analyse exploratoire approfondie
Développez vos compétences en analyse exploratoire de données (EDA) pour révéler des insights précieux au sein de vos datasets.
Modélisation prédictive
Acquérez des compétences pratiques en modélisation prédictive, essentielles pour anticiper les tendances et prendre des décisions éclairées.
Introduction aux NoSQL
Familiarisez-vous avec les bases de données NoSQL et apprenez à les intégrer avec Python pour gérer des données non structurées.
Optimisation des flux de données
Maîtrisez les techniques de traitement et d'optimisation des flux de données Big Data pour améliorer l'efficacité de vos projets.
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Analyse de données Big Data avec Python.
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Financer Analyse de données Big Data avec Python
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Analyse de données Big Data avec Python. 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.
Analyse de données Big Data avec Python en situation
“Après la formation, il a utilisé Python et Pandas pour nettoyer un ensemble de données massives, réduisant ainsi le temps de préparation des données de plusieurs heures à quelques minutes.”
“Lors d'une réunion d'équipe, elle a présenté des visualisations de données créées avec Matplotlib, permettant à ses collègues de mieux comprendre les tendances du marché.”
IMI en chiffres
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Notre mission
Former des professionnels avec des méthodes immédiatement applicables sur le terrain.
- Certifié Qualiopi
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Notre approche
Des formations pensées par des experts pour répondre aux réalités de chaque métier.
- Personnalisé & sur-mesure
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Questions fréquentes
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