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Montée en compétencesConseil en financementRetour à l'emploi / Reskilling

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Formations Informatique › Big Data › Data Analysis

Big Data - Le développementd'applications et la Data visualisationRéférence BIG-DEVDDurée 5 jours (35 heures)Certification M2i Expertises Big Data (non incluse)Appréciation des résultats Évaluation qualitative de fin de stageModalité et moyens pédagogique Démonstrations – Cas pratiques – Synthèse et évaluationdes acquis

À l'issue de ce stage vous serez capable de :

Développer des applications avec Spark StreamingUtiliser la programmation parallèle sur un clusterExploiter des données avec Spark SQLComprendre et exploiter les algorithmes standard de Machine Learning et permettreune visualisation avec Graphx.

Niveau requis

Avoir des connaissances mathématiques avancées, pour pouvoir interpréter les algorithmesà mettre en oeuvre, et maîtriser Java ou Python.

Public concerné

Data scientists, experts en recherche opérationnelle, développeurs expérimentés avecune forte expérience en mathématiques algébriques.

Cette formation :

est animée par un consultant-formateur dont les compétences techniques, professionnelles et pédagogiques ontété validées par des diplômes et/ou testées et approuvées par l'éditeur et/ou par M2i Formation ;bénéficie d'un suivi de son exécution par une feuille de présence émargée par demi-journée par les stagiaires etle formateur.

Programme

Big Data overview

Introduction au Big Data : de quoi s'agit-il ?Exemples pratiquesLes technologies concernées

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Les outilsLes langages :

HortonworksMapRClouderaIBM Watson...

Démystification du Big DataLes acteurs principauxLes différents métiers du Big Data

Rappel

Le langage Python (application de la MapReduce)Les mathématiques de base (algèbre, statistiques, probabilités)Le langage SQL

Les algorithmes et analyse de données

Les concepts du Machine LearningLes données supervisées ou non supervisées ? Quelles différences ?RégressionModèles linéairesClassificationNaive BayesK-NNK-Means clusteringRéseaux de neuronesArbres de décisions et de régressionSupport vector machinesMéthodes ensemblistes

Machine Learning avec : Spark et Spark Streaming

Introduction à Apache SparkFaire du Machine learning avec Apache Spark MLlibTraiter les données en temps réel avec Apache Spark StreamingFaire des requêtes en format SQL avec Apache Spark SQLCréer des graphes avec Apache Spark GraphXStockage basé sur les graphes

Visualisation

La valeur de la visualisationModèles de données et imagesDonnées multidimensionnellesPrincipes de designPerception graphique

Restitution et pilotage

CouleursItérations sur la perceptionTechniques d'interactions

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Exemples d'analyses : efficacité des antibiotiquesVisualisation Big Data

Certification (en option)

Nos tests de validation des compétences font partie intégrante du processus d'apprentissagecar ils permettent de développer différents niveaux d'abstractions.Solliciter l'apprenant à l'aide de nos QCM, c'est lui permettre d'étayer sa réflexion enmobilisant sa mémoire pour choisir la bonne réponse. Nous sommes bien dans une techniqued'ancrage mémoriel.L'examen sera passé à la fin de la formation.