Formation Moyens et solutions pratiques pour le Big Data Analysis Mixte : présentiel / à distance

Dernière mise à jour : 24/09/2026

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Présentation

Cette formation vous permettra de comprendre les enjeux et les apports du Big Data ainsi que les technologies pour le mettre en œuvre. Vous apprendrez à intégrer des volumétries massives de données structurées et non structurées via un ETL, puis à les analyser grâce à des modèles statistiques et des dashboards dynamiques.

Objectifs

  • 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

Public visé

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

Prérequis

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

Programme

visuel

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

Modalités pédagogiques

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

Moyens et supports pédagogiques

  • 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

Modalités d'évaluation et de suivi

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 à 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.

Informations sur l'admission

Nous consulter.

Modalités d'admission

  • Admission sans disposition particulière

Accessibilité

Nos formations peuvent être adaptées à certaines conditions de handicap. Nous contacter pour toute information et demande spécifique.

Session sélectionnée

  • COMPLÈTE

Prochaines Sessions

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