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 Durée 42 heures

Plan du cours

Introduction aux écosystèmes Big Data

  • Vue d’ensemble des technologies et architectures Big Data
  • Traitement par lots vs traitement en temps réel
  • Stratégies de stockage des données pour la scalabilité

Traitement avancé des données avec Apache Spark

  • Optimisation des jobs Spark pour la performance
  • Transformations et actions avancées
  • Travail avec le streaming structuré

Machine Learning à grande échelle

  • Techniques d’entraînement de modèles distribués
  • Ajustement des hyperparamètres sur de grands ensembles de données
  • Déploiement de modèles dans les environnements Big Data

Deep Learning pour le Big Data

  • Intégration de TensorFlow et PyTorch avec Spark
  • Pipelines d’entraînement de deep learning distribués
  • Cas d’usage dans l’analyse d’images, de texte et de séries chronologiques

Analyses en temps réel et streaming de données

  • Apache Kafka pour l’ingestion de données en flux
  • Cadres de traitement de flux
  • Surveillance et alertes dans les systèmes en temps réel

Gouvernance, sécurité et éthique des données

  • Exigences de confidentialité et de conformité des données
  • Contrôle d’accès et chiffrement dans les systèmes Big Data
  • Considérations éthiques dans l’analytique à grande échelle

Intégration du Big Data avec le Business Intelligence

  • Visualisation des données et tableaux de bord pour le Big Data
  • Connexion des pipelines Big Data aux outils de BI
  • Obtention de résultats métier grâce à l’analytique avancée

Summary et prochaines étapes

Pré requis

  • Solide compréhension des concepts d’analyse de données et de modélisation statistique
  • Expérience avec les outils de traitement de données et les langages de programmation tels que Python, R ou Scala
  • Connaissance des cadres de calcul distribué tels que Hadoop ou Spark

Public cible

  • Scientifiques des données souhaitant maîtriser le traitement de données à grande échelle et l’analytique prédictive
  • Analystes seniors cherchant à concevoir et mettre en œuvre des flux analytiques avancés
  • Professionnels de la R&D se concentrant sur des solutions innovantes basées sur les données

Nombre de participants


Prix par participant

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