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
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
Apports des connaissances communes.
Mises en situation sur le thème de la formation et des cas concrets.
Méthodologie d'apprentissage attractive, interactive et participative.
Equilibre théorie / pratique : 60 % / 40 %.
Supports de cours fournis au format papier et/ou numérique.
Ressources documentaires en ligne et références mises à disposition par le formateur.
Pour les formations en présentiel dans les locaux mis à disposition, les apprenants sont accueillis dans une salle de cours équipée d'un réseau Wi-Fi, d'un tableau blanc ou paperboard. Un ordinateur avec les logiciels appropriés est mis à disposition (le cas échéant).
Modalités d'évaluation et de suivi
En amont de la formation
Recueil des besoins des apprenants afin de disposer des informations essentielles au bon déroulé de la formation (profil, niveau, attentes particulières...).
Auto-positionnement des apprenants afin de mesurer le niveau de départ.
Tout au long de la formation
Évaluation continue des acquis avec des questions orales, des exercices, des QCM, des cas pratiques ou mises en situation...
A la fin de la formation
Auto-positionnement des apprenants afin de mesurer l'acquisition des compétences.
Evaluation par le formateur des compétences acquises par les apprenants.
Questionnaire de satisfaction à chaud afin de recueillir la satisfaction des apprenants à l'issue de la formation.
Questionnaire de satisfaction à froid afin d'évaluer les apports ancrés de la formation et leurs mises en application au quotidien.
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.
Si vous êtes en situation de handicap, contactez-nous avant le début de votre formation pour que nous puissions vous orienter efficacement et vous accueillir dans les meilleures conditions.
Inscription possible jusqu'à 10 jours avant le démarrage de la formation
Session sélectionnée
COMPLÈTE
Prochaines Sessions
Cette formation n'est pas programmée pour le moment.
