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Plan du cours

Introduction à l'analyse de données et au Big Data

  • Qu'est-ce qui rend le Big Data "gros" ?
    • Vélocité, Volume, Variété, Véracité (VVVV)
  • Limites du traitement de données traditionnel
  • Traitement distribué
  • Analyse statistique
  • Types d'analyse par apprentissage automatique
  • Visualisation des données

Rôles et responsabilités dans le Big Data

  • Administrateurs
  • Développeurs
  • Analistes de données

Langages utilisés pour l'analyse de données

  • Python
    • Pourquoi Python pour l'analyse de données ?
    • Manipulation, traitement, nettoyage et analyse des données

Approches de l'analyse de données

  • Analyse statistique
    • Analyse de séries temporelles
    • Prévision à l'aide de modèles de corrélation et de régression
    • Statistiques inférentielles (estimation)
    • Statistiques descriptives dans les ensembles de données Big Data (par exemple, calcul de la moyenne)
  • Apprentissage automatique
    • Apprentissage supervisé vs non supervisé
    • Classification et regroupement
    • Évaluation du coût de méthodes spécifiques
    • Filtrage

Infrastructure du Big Data

  • Stockage de données
    • Bases de données relationnelles (SQL)
      • MySQL
      • Postgres
      • Oracle
    • Compréhension des nuances
      • Bases de données hiérarchiques
      • Bases de données orientées objets
      • Bases de données orientées documents
      • Bases de données orientées graphes
      • Autres

L'avenir du Big Data

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension générale des mathématiques
  • Une compréhension générale de la programmation
  • Une compréhension générale des bases de données

Audience cible

  • Développeurs / programmeurs
  • Consultants en TI
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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