Plan du cours

Introduction aux Big Data Écosystèmes

  • Aperçu des technologies et architectures de big data
  • Traitement par lots vs. traitement en temps réel
  • Stratégies de stockage de données pour l'évolutivité

Traitement avancé des données avec Apache Spark

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

Machine Learning à l'échelle

  • Techniques de formation modèles distribués
  • Ajustement des hyperparamètres sur les grands ensembles de données
  • Déploiement du modèle dans les environnements big data

Deep Learning pour Big Data

  • Intégration de TensorFlow et PyTorch avec Spark
  • Pipelines d'apprentissage profond distribués
  • Cas d'utilisation dans l'analyse d'image, de texte et de séries temporelles

Analytique en temps réel et flux de données

  • Apache Kafka pour la ingestion des données en streaming
  • Frameworks de traitement de flux
  • Suivi et alertes dans les systèmes en temps réel

Data Governance, sécurité et éthique

  • Confidentialité des données et exigences de conformité
  • Contrôle Access et chiffrement dans les systèmes big data
  • Considérations éthiques dans l'analytique à grande échelle

Intégration des Big Data avec Business Intelligence

  • Visualisation de données et tableau de bord pour le big data
  • Connexion des pipelines de big data aux outils BI
  • Pilotage des résultats d'entreprise avec l'analytique avancée

Récapitulation et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension approfondie des concepts d'analyse de données et de modélisation statistique
  • Expérience avec des outils de traitement des données et des langages de programmation tels que Python, R ou Scala
  • Familiarité avec les cadres de calcul distribué tels que Hadoop ou Spark

Public cible

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

Nombre de participants


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