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Plan du cours

Introduction aux écosystèmes Big Data

  • Aperçu des technologies et architectures Big Data
  • Traitement par lots (batch) vs traitement en temps réel
  • Stratégies de stockage de données pour l'évolutivité

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 des 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 textes et de séries temporelles

Analytique en temps réel et streaming de données

  • Apache Kafka pour l'ingestion de données en streaming
  • Frameworks de traitement de flux
  • Surveillance et alerting dans les systèmes en temps réel

Gouvernance des données, sécurité et éthique

  • 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 de données et tableaux de bord pour le Big Data
  • Connexion des pipelines Big Data aux outils de BI
  • Amélioration des résultats commerciaux grâce à l'analytique avancée

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

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

Audience cible

  • Scientifiques des données souhaitant maîtriser le traitement de données à grande échelle et l'analyse prédictive
  • Analystes seniors cherchant à concevoir et implémenter des workflows analytiques avancés
  • Professionnels de la R&D se concentrant sur des solutions innovantes basées sur les données
 42 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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