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
Nos clients témoignent (3)
Découvrir que QGIS et un outil peuvent être utilisés par différents professionnels, tels que les géomètres.
Bame Duncan Koko - Bentel Technologies (Pty) Ltd
Formation - QGIS for Geographic Information System
Traduction automatique
Comment utiliser les données des satellites ouverts pour des applications concrètes
Tshering Dorji - Druk Holding and Investments
Formation - Advanced Geographic Information Systems (GIS)
Traduction automatique
Des exemples pratiques nous ont permis de ressentir concrètement le fonctionnement du programme. De bonnes explications et une intégration efficace des concepts théoriques et de leur rapport aux applications pratiques.
Ian - Archeoworks Inc.
Formation - ArcGIS Fundamentals
Traduction automatique