Big Data

- Comprendre les concepts et l'apport du Big Data par rapport aux enjeux métiers - Comprendre l'écosystème technologique nécessaire pour réaliser un projet Big Data - Acquérir les compétences techniques pour gérer des flux de données complexes, non structurés et massifs.

Comprendre les concepts et les enjeux du Big Data : - Origine et définition du Big Data - Les enjeux du Big Data : ROI, organisation, confidentialité des données - Présentation des technologies spécifiques pour le Big Data (Tableau, Talend, Qlikview ...) Techniques et méthodes Big data analytics : - Machine Learning, une composante de l'intelligence artificielle - Découvrir les trois familles : Régression, Classification et Clustering - La préparation des données (data preparation, feature engineering) - Générer des modèles en R ou Python - Découvrir les outils du marché : Jupyter Notebook, Dataïku, Amazon Machine Learning... Data visualisation : - Définir le besoin de la data visualisation - Analyse et visualisation des données - Peut concerner tous les types de données dans la DataViz ? - Les outils DataViz du marché Les outils : - Quels outils existe-t-il aujourd'hui ? -Quels outils pour la recherche et quels outils pour l'industrie ?

Attestation d'acquis ou de compétences;Attestation de suivi de présence

Connaissances de base des modeles relationnels, des statistiques et des langages de programmation