Formation Moyens et solutions pratiques pour le Big Data Analysis Mixed: In person / distance learning

• Comprendre les concepts et l'apport du Big Data par rapport aux enjeux métiers
• Comprendre l'écosystème technologique nécessaire pour réaliser un projet Big Data
• Acquérir les compétences techniques pour gérer des flux de données complexes, non structurés et massifs
• Implémenter des modèles d'analyses statistiques pour répondre aux besoins métiers
• Appréhender un outil de data visualisation pour restituer des analyses dynamiques

• Dataminers
• Chargés d'études statistiques
• Développeurs
• Chefs de projet
• Consultants en informatique décisionnelle

• Connaissances de base des modèles relationnels, des statistiques et des langages de programmation
• Connaissances de base des concepts de la Business Intelligence

Comprendre les concepts et les enjeux du Big Data

• Origines et définition du Big Data : la BI face à la croissance et à la diversité des données
• Les chiffres clés du marché dans le monde et en France
• Les enjeux du Big Data : ROI, organisation et confidentialité des données
• Un exemple d'architecture Big Data

Les technologies du Big Data

• Description de l'architecture et des composants de la plateforme Hadoop
• Les modes de stockage (NoSQL, HDFS)
• Principes de fonctionnement de MapReduce
• Présentation des distributions principales du marché et des outils complémentaires (Hortonworks, Cloudera, MapR, Aster)
• Installer une plateforme Hadoop
• Présentation des technologies spécifiques pour le Big Data (Talend, Tableau, Qlikview …)
• Exercice : installation d'une plateforme Big Data complète via Cloudera et ses composants.

Les méthodes d'analyse des données pour le Big Data

• Les méthodes d'exploration
• Segmentation et classification
• Estimation et prédiction
• L'implémentation des modèles
• Exercice : mise en place d'analyses avec le logiciel R

Gérer les données structurées et non structurées

• Principes de fonctionnement de Hadoop Distributed File System (HDFS)
• Importer des données externes vers HDFS
• Réaliser des requêtes SQL avec HIVE
• Utiliser PIG pour traiter la donnée
• Utiliser un ETL pour industrialiser la création de flux de données massives
• Présentation de Talend For Big Data.
• Exercice : implémentation de flux de données massives

Les méthodes d'analyse des données pour le Big Data

• Les outils de restitution du marché
• Méthodologie de mise en forme des rapports
• Apport du Big Data pour le « Social Business »
• Mesurer l'e-réputation et la notoriété d'une marque
• Mesurer l'expérience et la satisfaction clients, optimiser le parcours client

Docaposte Institute propose plusieurs dispositifs pédagogiques adaptés aux apprenants :

• Formation en présentiel
• En groupe (inter-entreprises ou intra-entreprise)
• En individuel (monitorat)
• En journée ou en cours du soir (sur demande spécifique)
• Formation en distanciel
• Distanciel synchrone
• Distanciel asynchrone

• Alternance d'apports théoriques et de mises en pratique contextualisées.
• Progression pédagogique structurée, de la compréhension à la mise en œuvre opérationnelle.
• Pédagogie immersive favorisant une mise en application immédiate des compétences.
• Formation interactive et participative s'appuyant sur des ateliers pratiques, études de cas et échanges collectifs (+ 60 % du temps de formation.)
• Séquences pédagogiques rythmées et évaluations formatives régulières pour renforcer l'ancrage des apprentissages.
• Supports de cours, ressources documentaires et références mis à disposition par le formateur

En amont de la formation (évaluation en ligne dans l'extranet apprenant)

• Recueil des besoins et des attentes des participants.
• Auto-positionnement permettant d'évaluer le niveau initial des apprenants.

Tout au long de la formation

• Évaluations continues réalisées par le formateur travers des questions orales, exercices, QCM, études de cas et mises en situation pratiques.
  
  

À l'issue de la formation (évaluations en ligne dans l'extranet apprenant)

• Auto-positionnement afin de mesurer l'acquisition des compétences visées.
• Validation de l'acquisition des compétences par le formateur
• Questionnaire de satisfaction « à chaud » à l'issue de la formation
• Questionnaire de satisfaction "à froid", 45 jours après la formation afin d'évaluer l'ancrage des acquis et leur mise en application en situation professionnelle.

• Admission sans disposition particulière