Formation Big data : analyse et valorisation des données massives

Pourquoi se former à big data

un architecte de données peut se trouver confronté à la gestion de volumes de données massifs qu'il ne parvient plus à traiter avec les outils habituels. cette formation vous apporte les méthodes et les outils pour concevoir et mettre en œuvre des architectures adaptées aux défis du Big data. vous pourrez ainsi mieux exploiter le potentiel de ces informations pour des prises de décision éclairées.

Repères de marché sur data / bi

Chiffres issus de nos 105 référentiels comparés sur cette thématique, hors remises négociées.

Budget moyen (intra): 1 561 à 3 003 €
Durée moyenne: 3.9 jours
Parcours certifiants: 100 %
Disponible à distance: 100 %

Objectifs

Comprendre les concepts fondamentaux du Big data et de son écosystème
Maîtriser les technologies et architectures de stockage et de traitement des données massives
Acquérir les compétences en programmation nécessaires à l'analyse Big data (Python, Scala, R)
Appliquer les méthodes d'analyse descriptive et prédictive sur des jeux de données volumineux
Évaluer les enjeux de sécurité, de gouvernance et d'éthique liés au traitement du Big data
Déployer et administrer des plateformes Big data dans un environnement professionnel

Public concerné

Architectes de données
Développeurs et ingénieurs logiciels
Scientifiques de données juniors
Administrateurs systèmes et réseaux
Chefs de projet technique

Programme type

Module 1 - Introduction et concepts fondamentaux du Big data

Définition et caractéristiques du Big data (3V, 5V)
Écosystème Big data : Hadoop, Spark, NoSQL (MongoDB, Cassandra)
Architectures de référence : Lambda, Kappa, Data Lake
Enjeux métier et cas d'usage du Big data
Panorama des outils et technologies clés
Introduction à la gouvernance et à la sécurité des données massives

Module 2 - Stockage et traitement distribué des données

HDFS : principes, architecture et fonctionnement
MapReduce : algorithmes et patterns de traitement
Apache Spark : architecture, RDD, DataFrames et Spark SQL
Traitement de données en temps réel avec Kafka et Spark Streaming
Bases de données NoSQL : choix et mise en œuvre
Optimisation des performances et gestion des ressources

Module 3 - Analyse et valorisation des données massives

Préparation et nettoyage des données Big data
Utilisation de Python (Pandas, NumPy) et R pour l'analyse
Introduction au Machine Learning sur Spark (MLlib)
Techniques de visualisation de données Big data
Exploitation des données non structurées (NLP, analyse de texte)
Cas pratiques et projets d'analyse de données

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Prérequis

Bonne maîtrise des concepts informatiques de base
Connaissances en programmation (idéalement Python ou Java)
Notions de bases de données relationnelles et SQL

Modalités

Durée: 3 à 8 jours
Prix indicatif: 1 800 € à 4 500 € (intra, groupe)
Formats: présentiel, distanciel, intra
Effectif: inter : 4 à 12 participants · intra : jusqu'à 12
Rythme: continu, séquencé ou en demi-journées, selon vos contraintes
Délai d'accès: sélection sous 48h, démarrage possible sous 2 à 4 semaines
Financement: OPCO, plan de développement des compétences, cpf selon l'organisme retenu
Évaluation: quiz ou cas pratique en fin de parcours, attestation remise à chaud
Accessibilité: adaptation possible aux situations de handicap, à préciser au cadrage
Certification: Plusieurs certifications existent sur l'écosystème Big data (ex: Cloudera Certified Associate, Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark), selon l'organisme et le contenu précis de la formation.
Qualité: partenaires Qualiopi uniquement

Questions fréquentes

›Quel est le public cible de cette formation Big data ?

elle s'adresse aux architectes de données, développeurs, ingénieurs logiciels, data scientists juniors, administrateurs systèmes et réseaux et chefs de projet technique.

›Quels prérequis techniques sont nécessaires pour suivre cette formation ?

des bases en programmation (python, java ou scala) et une connaissance des systèmes de gestion de bases de données sont recommandées.

›Quelle est la durée et le format typique d'une formation Big data ?

la durée varie de 3 à 5 jours, avec des formats en présentiel ou à distance, incluant des ateliers pratiques sur des jeux de données réels.

›Cette formation Big data mène-t-elle à une certification ou peut-elle être financée ?

certaines formations mènent à des certifications reconnues (hadoop, spark). elle est généralement éligible à des dispositifs de financement comme le CPF ou le plan de développement des compétences.

Comment on sélectionne les organismes big data

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