Big Data - Le développement d'applications et la Data Visualisation

Objectifs, programme, validation de la formation

Objectifs

Développer des applications avec Spark
Utiliser la programmation parallèle sur un cluster
Comprendre et exploiter les algorithmes standard de Machine Learning
Maîtriser les bibliothèques Python pour le Machine Learning
Découvrir le cycle d’un projet Data Science.

Description, programmation

Vue d’ensemble du Big Data - Introduction au Big Data : de quoi s’agit-il ? - Perspectives offertes par le Big Data - Les acteurs du Big Data - Exemples pratiques - Démystification du Big Data - Les technologies concernées - Les différents métiers du Big Data Rappel - Le langage Python - Les mathématiques de base - Algèbre - Statistiques - Probabilités - Le langage SQL Machine Learning : algorithme - Les concepts du Machine Learning - Les données supervisées ou non supervisées : quelles différences ? - Régression - Modèles linéaires - Classification - Naive Bayes - K-NN - K-Means clustering - Réseaux de neurones - Arbres de décisions et de régression - Support Vector Machines (SVM) Machine Learning avec Spark - Introduction à Apache Spark - Faire du Machine Learning avec Apache Spark MLlib - Traiter les données en temps réel avec Apache Spark Streaming - Faire des requêtes au format SQL avec Apache Spark SQL - Créer des graphes avec Apache Spark GraphX - Stockage basé sur les graphes Outil de visualisation des données (ou Dataviz) - Définition de la Dataviz - Les acteurs de la Dataviz - Catégorisation des outils Dataviz - Comment fonctionnent les outils Dataviz ? - Exemples d’analyse : - Bibliothèques de Dataviz de Python - Kiaban - Tableau Software - Hue Certification

Validation et sanction

Certification M2i Expertises Big Data

Type de formation

Professionnalisation

Niveau de sortie sans niveau spécifique

Métiers visés

H1102 :

M1803 :

M1806 :

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Durée, rythme, financement

Durée 35 heures en centre

Modalités de l'alternance -

Conventionnement Non

Conditions d'accès

Niveau d'entrée sans niveau spécifique

Conditions spécifiques et prérequis Avoir des connaissances mathématiques avancées, pour pouvoir interpréter les algorithmes à mettre en oeuvre, et maîtriser Python.

Éligibilité de cette formation au compte personnel de formation pour les salariés

Code CPF 235758 - Validité du 02/01/2019 au 31/12/2115

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Périodes prévisibles de déroulement des sessions

Session débutant le : 01/01/2021

Adresse d'inscription
55 rue EUCLIDE
La Terra Verde 34000 Montpellier

Lieu de formation

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Organisme de formation responsable