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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 vs. traitement en temps réel
  • Stratégies de stockage de données pour la scalabilité

Traitement avancé de données avec Apache Spark

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

Apprentissage automatique à grande échelle

  • Techniques de formation de modèles distribués
  • Ajustement 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 de formation d’apprentissage profond distribués
  • Cas d’usage dans l’analyse d’images, de textes et de séries temporelles

Analyse en temps réel et flux de données

  • Apache Kafka pour l’ingestion de données en flux
  • Cadres de traitement de flux
  • Surveillance et alertes dans les systèmes en temps réel

Gouvernance, sécurité et éthique des données

  • Exigences de confidentialité et de conformité des données
  • Contrôle d’accès et chiffrement dans les systèmes Big Data
  • Considérations éthiques dans l’analyse à grande échelle

Intégration du Big Data avec la gestion de l’information

  • Visualisation de données et tableaux de bord pour le Big Data
  • Connexion des pipelines Big Data aux outils de gestion de l’information
  • Amélioration des résultats d’affaires grâce à l’analyse avancée

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension solide des concepts d’analyse des 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 de données visant à 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 axés sur des solutions innovantes basées sur les données

Nombre de participants


Prix par participant

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