Formation Big Data, Méthodes et Solutions

Centre Logware Institut
Méthode Présentiel
Lieu 13ème - Gobelins
type Formations

Demande d'information

Formation Big Data, Méthodes et Solutions

Contenu
Formation Big Data, Méthodes et Solution.
- Référence BDMS
- En centre - Inter: Oui.
- En Entreprise - Intra: Oui.
- Durée: 5 jours
- Diplôme: Non.
- Public: Oui.
- Public demandeurs d'emploi: Non.
- Public Etudiant: Non.
- Prix: 2790 €HT.
Présentation:

Développeurs, chefs de projet, consultants en informatique décisionnelle.

Objectifs du cours:

Cette formation vous permettra de découvrir les enjeux et les apports du Big Data ainsi que les technologies pour le mettre en oeuvre.

Pré-requis:

Connaissances de base des modèles relationnels, des statistiques et des langages de programmation. Connaissances de base des concepts de la B.I

Programme:

Comprendre les concepts et les enjeux du Big Data.
- Origines et définition du Big Data : la BI face à la croissance et à la diversité des données.
- Les chiffres clés du marché dans le monde et en France.
- Les enjeux du Big Data : ROI, organisation, confidentialité des données.
- Un exemple d'architecture Big Data.
Les technologies du Big Data.
- Description de l'architecture et des composants de la plateforme Hadoop.
- Les modes de stockage (NoSQL, HDFS).
- Principes de fonctionnement de MapReduce.
- Présentation des distributions principales du marché et des outils complémentaires (Hortonworks, Cloudera, MapR, Aster).
- Installer une plateforme Hadoop.
- Présentation des technologies spécifiques pour le Big Data (Talend, Tableau, Qlikview ...).
Gérer les données structurées et non structurées.
- Principes de fonctionnement de Hadoop Distributed File System (HDFS).
- Importer des données externes vers HDFS.
- Réaliser des requêtes SQL avec HIVE.
- Utiliser PIG pour traiter la donnée.
- Utiliser un ETL pour industrialiser la création de flux de données massives.
- Présentation de Talend For Big Data.
Les méthodes d'analyse des données pour le Big Data.
- Les méthodes d'exploration.
- Segmentation et classification.
- Estimation et prédiction.
- L'implémentation des modèles.
Data visualisation et cas d'usage concrets.
- Les outils de restitution du marché.
- Méthodologie de mise en forme des rapports.
- Apport du Big Data pour le "Social Business".
- Mesurer l'e-réputation et la notoriété d'une marque.
- Mesurer l'expérience et la satisfaction clients, optimiser le parcours client.
Prochaines sessions:
- 06 juin 2016
- 26 septembre 2016
- 28 novembre 2016