Formations Etat de l'art du Big data

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Le Pont Learning
Big Data - Concevoir et piloter un projetPar Le Pont Learning

Cette formation Concevoir et piloter un projet Big Data vous permettra de :

  • Comprendre et traiter les spécificités d'un projet Big Data au sens organisationnel, méthodologique, technologique, économique, juridique et humain
  • Composer et piloter une équipe Big Data
  • Manager le processus de mise en place d'un projet Big Data
  • Identifier les besoins et le type de données à traiter avec les métiers (use cases)
  • Organiser la collecte et le stockage des données
  • Déterminer l'exploitation des données
  • Mettre en œuvre l'analyse des données
  • Sélectionner une méthode de visualisation des données
  • Piloter et maîtriser les risques des projets Big Data
  • Réaliser des tests et analyses de performances
  • Consolider ses connaissances à travers un cas d'usage
CCM Benchmark
Google Data Studio & datavisualisationPar CCM Benchmark

Pour mieux contextualiser ses données Google Analytics et leur donner plus de sens, il est souvent nécessaire de consolider ses données avec d’autres sources de données (budget, Google Ads, Facebook Ads, Routeur email, …). C’est pourquoi, il est aujourd’hui nécessaire de comprendre la solution de datavisualisation Google Data Studio proposé par Google.

Au cours de cette formation, nous aborderons les fondamentaux de Google data studio mais surtout nous verrons les 5 représentations graphiques qui vous permettrons de faire parler vos données.

M2i Formation
Big Data - Le développement d'applications et la Data VisualisationPar M2i Formation
  • Développer des applications avec Spark
  • Utiliser la programmation parallèle sur un cluster
  • Reconnaître et exploiter les algorithmes standard de Machine Learning
  • Utiliser les bibliothèques Python pour le Machine Learning
  • Décrire le cycle d'un projet Data Science.
M2i Formation
Data Science - Les fondamentauxPar M2i Formation
  • Identifier les enjeux de la Data Science et de l'IA
  • Schématiser le cycle d'un projet Data Science
  • Appliquer les meilleures pratiques en matière de nettoyage et de préparation de vos données avant l'analyse
  • Modéliser un problème de Data Science.
SQLI Institut
Big Data - Les fondamentaux de l'analyse des donnéesPar SQLI Institut
  • Comprendre le rôle stratégique de la gestion des données pour l'entreprise
  • Identifier ce qu'est la donnée, et en quoi consiste le fait d'assurer la qualité de données
  • Synthétiser le cycle de vie de la donnée
  • Assurer l'alignement des usages métiers avec le cycle de vie de la donnée
  • Découvrir les bonnes pratiques en matière de contrôle de qualité des données
  • Assurer la mise en œuvre de la gouvernance de la donnée
SQLI Institut
ETL : réussir son projet d'intégrationPar SQLI Institut
  • Mesurer les enjeux de l'intégration des données
  • Identifier les fonctionnalités d'alimentation nécessaires à l'intégration des données
  • Évaluer la capacité des outils ETL à répondre aux besoins d'intégration
  • S'approprier la démarche de spécification d'un flux d'intégration des données
Le Pont Learning
Data ZenPar Le Pont Learning
  • Comprendre les principes de la data, son intérêt et technologies associées
  • Contribuer à une donnée fluide tout au long du process analytique
  • Comprendre l'IA et le Machine Learning
  • Adopter une dynamique de changement
  • Bâtir les process efficaces
  • Intégrer l'Éthique, des biais cognitifs et de la diversité
Orsys
Apache Camel, mise en œuvrePar Orsys

Dans l'écosystème JEE, Apache Camel est le framework de référence implémentant les patterns d'architecture d'entreprise. Vous aborderez les problématiques d’intégration d’applications d’entreprise. Vous mettrez en œuvre une solution opérationnelle. Vous maitriserez le suivi d'activités et la gestion des erreurs.

Orsys
Statistiques descriptives, introductionPar Orsys

La statistique qui était devenue un chapitre universitaire compassé connait une nouvelle jeunesse depuis l'arrivée du Big Data. En effet le traitement du Big Data nécessite le recourt récurrent aux techniques statistiques de base. Ce cours vous donnera la maîtrise pratique de ce socle mathématique et algorithmique.