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Référence
BDT-1

Public
Chargés d'études statistiques, développeurs, directeurs et chefs de projet, consultants en informatique, consultants techniques

Pré-requis
Connaissances de base des modèles relationnels, des statistiques et des langages de programmation

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.

Programme

Comprendre les concepts et les enjeux du Big Data

• Origine et définition du Big Data
• Les enjeux du Big Data : ROI, organisation, confidentialité des données.
• Présentation des technologies spécifiques pour le Big Data (Tableau, Talend, Qlikview ...).

Techniques et méthodes Big data analytics

• Machine Learning, une composante de l'intelligence artificielle.
• Découvrir les trois familles : Régression, Classification et Clustering.
• La préparation des données (data preparation, feature engineering).
• Générer des modèles en R ou Python.
• Découvrir les outils du marché : Jupyter Notebook, Dataïku, Amazon Machine Learning...

Data visualisation

• Définir le besoin de la data visualisation.
• Analyse et visualisation des données.
• Peut concerner tous les types de données dans la DataViz ?
• Les outils DataViz du marché.

Les outils

• Quels outils existe-t-il aujourd'hui ?
• Quels outils pour la recherche et quels outils pour l'industrie ?