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 Durée 42 heures

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 des données pour la scalabilité

Traitement de données avancé avec Apache Spark

  • Optimisation des tâches Spark pour les performances
  • Transformations et actions avancées
  • Travail avec le streaming structuré

Machine Learning à grande échelle

  • Techniques d’entraînement de modèles distribués
  • Réglage d’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 distribués pour le deep learning
  • Cas d’usage dans l’analyse d’images, de textes et de séries temporelles

Analyses en temps réel et streaming de données

  • Apache Kafka pour l’ingestion de données en flux
  • Frameworks de traitement de flux
  • Supervision et alertes dans les systèmes 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 les analyses 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 BI
  • Promouvoir les résultats d’affaires grâce à des analyses avancées

Synthèse et prochaines étapes

Pré requis

  • Bonne compréhension des concepts d’analyse de données et de modélisation statistique
  • Expérience avec les 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

Public cible

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

Nombre de participants


Prix par participant

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