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 Durée 42 heures

Plan du cours

Introduction aux écosystèmes Big Data

  • Aperçu des technologies et des architectures Big Data.
  • Traitement par lots (batch) vs traitement en temps réel.
  • Stratégies de stockage de données pour la scalabilité.

Traitement avancé des données avec Apache Spark

  • Optimisation des tâches Spark pour la performance.
  • Transformations et actions avancées.
  • Travail avec le streaming structuré.

Apprentissage automatique à grande échelle

  • Techniques d'entraînement de modèles distribués.
  • Réglage des hyperparamètres sur de grands ensembles de données.
  • Déploiement de modèles dans les environnements Big Data.

Apprentissage profond pour le Big Data

  • Intégration de TensorFlow et de PyTorch avec Spark.
  • Pipelines d'entraînement distribué de l'apprentissage profond.
  • Cas d'usage dans l'analyse d'images, de texte et de séries temporelles.

Analytique en temps réel et flux de données

  • Apache Kafka pour l'ingestion de données en flux.
  • Cadres de traitement de flux (stream processing).
  • Surveillance et alertes dans les systèmes en temps réel.

Gouvernance, sécurité et éthique des données

  • Confidentialité des données et exigences de conformité.
  • Contrôle d'accès et chiffrement dans les systèmes Big Data.
  • Considérations éthiques dans l'analytique à grande échelle.

Intégration du Big Data à l'intelligence économique

  • Visualisation de données et tableaux de bord pour le Big Data.
  • Connexion des pipelines Big Data aux outils d'intelligence économique (BI).
  • Générer des résultats commerciaux grâce à l'analytique avancée.

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Bonne compréhension des concepts d'analyse de données et de modélisation statistique.
  • Expérience avec des outils de traitement de données et des langages de programmation tels que Python, R ou Scala.
  • Connaissance des cadres de calcul distribué tels que Hadoop ou Spark.

Public cible

  • Scientifiques des données souhaitant maîtriser le traitement de données à grande échelle et l'analyse prédictive.
  • Analystes seniors cherchant à concevoir et à mettre en œuvre des flux de travail analytiques avancés.
  • Professionnels en R&D se concentrant sur des solutions innovantes fondées sur les données.

Nombre de participants


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