Programme ANALYSE DU BIG DATA : LES FONDAMENTAUX

Participants : Cette formation s'adresse aux managers, aux business analysts, aux data analysts, aux professionnels des bases de données, et à toutes les personnes impliquées dans la gestion des prévisions et des tendances

Durée : 4 jours - 28 heures
Tarif : Nous contacter pour une formation INTER – INTRA ou en COURS PARTICULIER

La formation est délivrée en présentiel ou distanciel (e-learning, classe virtuelle, présentiel et à distance). Le formateur alterne entre méthodes démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). La validation des acquis peut se faire via des études de cas, des quiz et/ou une certification.

Cette formation est animée par un consultant-formateur dont les compétences techniques, professionnelles et pédagogiques ont été validées par des diplômes et/ou testées et approuvées par l’éditeur et/ou par Audit Conseil Formation.

Dates des formations
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Les objectifs

pré-requis

Une expérience en programmation et en statistiques est utile mais pas obligatoire.

Moyens pédagogiques, techniques et d'encadrement

  • 1 poste de travail complet par personne
  • De nombreux exercices d'application
  • Mise en place d'ateliers pratiques
  • Remise d'un support de cours
  • Remise d'une attestation de stage

Modalités d'évaluation des acquis

- Evaluation des besoins et objectifs en pré et post formation
- Evaluation technique des connaissances en pré et post formation
- Evaluation générale du stage

Accessibilité handicapés

- Au centre d’affaires ELITE partenaire d’ACF à 20 m.
- Guide d’accessibilité à l’accueil.

Le Programme

Présentation de l'analyse du Big Data

  • Extraire de la valeur à partir d'ensembles de données volumineux
  • Exploiter les données pour optimiser la prise de décisions

Planification du projet du cycle de vie de l'analyse des données

  • Définir les étapes du cycle de vie
  • Comparer les outils analytiques traditionnels et les solutions d'analyse du Big Data

Représentation du Big Data avec R et Rattle

  • Charger des données pour la découverte de connaissances
  • Identifier les valeurs hors normes
  • Transformer et résumer les données

Visualiser les caractéristiques des données

  • Observer l'évolution des données sur une période donnée
  • Afficher les différentes proportions au sein d'un ensemble de données, utiliser des cartes pour illustrer les relations existant sur le plan géographique
  • Examiner les relations entre les différentes catégories

Classer les approches analytiques par catégorie

  • Analyse prévisionnelle / Analyse descriptive
  • Apprentissage supervisé / Apprentissage non-supervisé

Utiliser différentes techniques d'exploration des données

  • Mise en cluster pour identifier des groupes inconnus
  • Utiliser des règles d'association pour identifier les relations
  • Afficher la hiérarchie d'un arbre de décision, identifier des modèles avec l'analyse de séries chronologiques

Développer les capacités analytiques de votre organisation

  • Explorer l'architecture de MapReduce et d'Hadoop
  • Créer et exécuter des tâches MapReduce d'Hadoop

Intégrer R et Hadoop à RHadoop

  • Examiner les composants de RHadoop, créer des modules pour les tâches RHadoop, exécuter des tâches RHadoop
  • Surveiller le flux d'exécution des tâches

Rationaliser les décisions métier

  • Évaluer la valeur que peut apporter un système de recommandation, exploiter les recommandations du moteur de filtrage collaboratif

Développer le modèle avec Mahout

  • Explorer l'architecture du modèle de recommandation
  • Créer les composants du programme, exécuter le modèle de recommandation, réaliser une analyse comparative

Apporter de la valeur à l'entreprise en analysant les données non structurées

  • Développer un business case pour l'exploration des données non structurées
  • Développer le cadre de l'informatique décisionnelle (Business Intelligence) avec des outils d'exploration des données

Exploration des données textuelles et analyse des réseaux sociaux

  • Examiner la structure de l'analyse textuelle
  • Évaluer différentes approches d'exploration des données
  • Créer un modèle d'exploration des données textuelles
  • Examiner les interactions

Transformer vos objectifs métier en projets analytiques

  • Appliquer des modèles d'assistance à maîtrise d'ouvrage
  • Choisir une perspective du modèle
  • Identifier les cibles des mesures des performances

Mettre en œuvre le cycle de vie de l'analyse

  • Rechercher les principaux ensembles de données
  • Préparer les données à analyser
  • Modéliser les données
  • Appliquer le modèle
  • Communiquer les résultats

Garantir l'efficacité de votre solution d'analyse des données

  • Identifier les obstacles liés à l'analyse du Big Data
  • Gérer et réduire les risques
  • Utiliser une checklist pour la mise en œuvre de la solution