Dernière mise à jour le 26/03/2023

Big Data – Les fondamentaux de l’analyse des données

Informations générales

Type de formation : Formation continue
Domaine : Bases de données & Big Data
Filière : Big Data
Rubrique : Fondamenteaux
Formation éligible au CPF : Non
Formation Action collective : Non

Objectifs & compétences

Comprendre le rôle stratégique de la gestion des données pour l'entreprise
Identifier ce qu'est la donnée, et en quoi consiste le fait d'assurer la qualité de données
Synthétiser le cycle de vie de la donnée
Assurer l'alignement des usages métiers avec le cycle de vie de la donnée
Découvrir les bonnes pratiques en matière de contrôle de qualité des données
Assurer la mise en œuvre de la gouvernance de la donnée

Public visé

MOA, Chef de projet, Urbaniste fonctionnel, Responsable de domaine, Analystes, Développeurs, Data Miners …
Futurs Data Scientists, Data Analysts et Data Stewards

Pré-requis

Si aucune connaissance technique particulière n'est nécessaire, il est toutefois recommandé d'avoir suivi le module «Big Data - Enjeux et perspectives » (BD004) pour suivre cette formation dans des conditions optimales

Programme

INTRODUCTION
Les origines du Big Data
La donnée en tant que matière première
La connaissance de la question
Big Data, Données, qualité et stratégie d'entreprise
Problématiques d'alignement de la qualité de la donnée avec les usages métiers
Les différentes sources de données de l'entreprise, de l'Internet, des objets connectés
Les différentes formes d'exploitation de données
Système d'information opérationnel
Système d'information décisionnel
Big Data et smart Data

LA COLLECTE DE DONNÉES
Où et comment collecter des données ?
Les sources de données, les API, les fournisseurs, les agrégateurs...
Les principaux outils de collecte et de traitement de l'information (ETL)
Les particularités de la collecte des données semi-structurées et non-structurées

LE STOCKAGE DES DONNÉES
Les différentes formes de stockage des données : rappel de l'architecture relationnelle de stockage des données transactionnelles (SGBD/R) et multidimensionnelles (OLAP)
Prise en main d'une base de données OLAP
Les nouvelles formes de stockage des données - compréhension, positionnement et comparaison : Bases NoSQL, Hadoop, Spark, Bases de données graph...
Panorama des bases de données NoSQL
Particularités liées au stockage des données non-structurées
Comment transformer des données non structurées en données structurées

L'ÉCOSYSTÈME HADOOP
Présentation des principaux modules de la distribution Apache Hadoop
Présentation et comparaison des principales distributions commerciales (Cloudera, Hortonworks...)
L'infrastructure matérielle et logicielle nécessaire au fonctionnement de Hadoop
Serveur local ou cloud
Les concepts de base de l'architecture Hadoop: Data Node, Name Node, Job Tracker, Task Tracker
Présentation de HDFS (Système de gestion des fichiers de Hadoop)
Présentation de MapReduce (Outil de traitement de Hadoop)
Les commandes exécutées au travers de PIG
Présentation de HIVE pour transformer du SQL en MapReduce

L'ANALYSE DE DONNÉES
Comment requêter les données ?
Analyser et comprendre la signification des données extraites
Particularités liées à l'analyse des données non structurées
Analyse prédictive : transformer des données du passé en prévisions pour le futur
Calculer des tendances
Machine Learning : les bases de l'apprentissage machine
Deep Learning : notions de base de l'analyse future automatisée de données non structurées

TRANSFORMER LES DONNÉES EN DÉCISIONS
Comprendre les besoins et les attentes des utilisateurs business
Traduire les demandes des utilisateurs en requêtes
Évaluer et vérifier la qualité des données extraites en fonction des résultats obtenus
Définir un indice de confiance permettant d'échanger avec les utilisateurs business

Modalités

Modalités : en présentiel, distanciel ou mixte – Horaires de 9H à 12H30 et de 14H à 17H30 soit 7H – Intra et Inter entreprise
Pédagogie : essentiellement participative et ludique, centrée sur l’expérience, l’immersion et la mise en pratique. Alternance d’apports théoriques et d’outils pratiques.
Ressources techniques et pédagogiques : Support de formation au format PDF ou PPT Ordinateur, vidéoprojecteur, Tableau blanc, Visioconférence : Cisco Webex / Teams / Zoom
Pendant la formation : mises en situation, autodiagnostics, travail individuel ou en sous-groupe sur des cas réels

Méthodes

Fin de formation : entretien individuel
Satisfaction des participants : questionnaire de satisfaction réalisé en fin de formation
Assiduité : certificat de réalisation (validation des acquis)
Contact : contact@astonbysqli.com
Code de formation : BD007

Tarifs

Prix public : 2090
Tarif & financement :
Nous vous accompagnons pour trouver la meilleure solution de financement parmi les suivantes :
  • Le plan de développement des compétences de votre entreprise : rapprochez-vous de votre service RH.
  • Le dispositif FNE-Formation.
  • L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
  • Pôle Emploi sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller Pôle Emploi.
  • CPF -MonCompteFormation
Contactez nous pour plus d’information

Lieux & Horaires

Durée : 21 heures
Délai d'accès : 8 Jours

Prochaines sessions

Handi-accueillante Accessible aux personnes en situations de handicap. Pour toutes demandes, contactez notre référente, Mme Rizlene Zumaglini Mail : rzumaglini@aston-ecole.com

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Formation continue

Big Data

BD006

Big Data – Mise en oeuvre pratique d’une solution complète d’analyse des données

Disposer des compétences techniques nécessaires à la mise en oeuvre d'analyses Big Data
Comprendre le cadre juridique du stockage et de l'analyse de données
Savoir utiliser des outils de collecte opensource
Être en mesure de choisir la bonne solution de stockage de données au regard des spécificités d'un projet (OLAP, NoSQL, graph)
Explorer la boite à outils technologique que constitue Hadoop et son écosystème et savoir comment utiliser chaque brique (MapReduce, HIVE, SPARK,...)

28 heures de formations sur 4 Jours
En savoir plus

Formation continue

Big Data

MARDB

MariaDB – Administration

#actioncollective #MariaDB

A l’issue de la formation, le stagiaire sera capable d’installer et d’administrer des bases de données sous MariaDB. Appréhender le SGDB MariaDB Installer et configurer MariaDB Gérer la sécurité Assurer les opérations de sauvegarde, restauration et maintenance

sur 3 Jours
En savoir plus

Formation continue

Big Data

BD010

BigData avec Cassandra

Connaître les apports de Cassandra, savoir l'installer et le configurer.

21 heures de formations sur 3 Jours
En savoir plus

Formation continue

Big Data

NSQL

Les fondamentaux du NoSQL

#actioncollective #NoSQL  

A l’issue de la formation, le stagiaire sera capable d’appréhender de façon opérationnelle les principales caractéristiques des bases de données NoSQL. Identifier les différences entre SGBD SQL et SGBD NoSQL Évaluer les apports et les inconvénients inhérents aux technologies NoSQL Identifier les principaux acteurs et solutions du marché pour chaque modèle de données Connaître les champs d'application des SGBD NoSQL en opérationnel et en analytique Comprendre les différentes architectures, modèles de données et implémentations techniques Identifier les critères de choix

sur 2 Jours
En savoir plus

Formation continue

Big Data

BD016

Hadoop Hortonworks : administration avec Ambari

Connaître les principes du framework Hadoop et savoir l'installer, le configurer et l'administrer avec Ambari (tableaux de bord, supervision, gestion des services, etc ...)

21 heures de formations sur 3 Jours
En savoir plus

Formation continue

Big Data

NSQLCAA

NoSQL – Apache Cassandra, mise en œuvre et administration

#actioncollective #NoSQL  #Apache #Cassandra  

A l’issue de la formation, le stagiaire sera capable d’installer et d’administrer des bases de données sous la solution NoSQL Apache Cassandra. Découvrir l'architecture de NoSQL Apache Cassandra et ses apports par rapport aux autres solutions Installer et configurer le SGBD NoSQL Apache Cassandra Administrer et sécuriser un cluster Cassandra Appréhender le CQL (Cassandra Query Language) Créer une base de données et manipuler ses objets Connaitre la notion de grappe au sein de la base de données

sur 3 Jours
En savoir plus