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
Nos clients témoignent (3)
Découvrir que QGIS et un outil peuvent être utilisés par différents professionnels, tels que les géomètres.
Bame Duncan Koko - Bentel Technologies (Pty) Ltd
Formation - QGIS for Geographic Information System
Traduction automatique
Comment utiliser les données des satellites ouverts pour des applications concrètes
Tshering Dorji - Druk Holding and Investments
Formation - Advanced Geographic Information Systems (GIS)
Traduction automatique
Des exemples pratiques nous ont permis de ressentir concrètement le fonctionnement du programme. De bonnes explications et une intégration efficace des concepts théoriques et de leur rapport aux applications pratiques.
Ian - Archeoworks Inc.
Formation - ArcGIS Fundamentals
Traduction automatique