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Moyens et solutions pratiques pour le Big Data analysis

Durée : 4 jours
Tarif Inter : 2400 €
Tarif sur mesure : Nous consulter
Référence : 4VMS

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Programme Public & Pré-requis Organisation

Présentation

Cette formation vous permettra de comprendre les enjeux et les apports du Big Data ainsi que les technologies pour le mettre en œuvre. Vous apprendrez à intégrer des volumétries massives de données structurées et non structurées via un ETL, puis à les analyser grâce à des modèles statistiques et des dashboards dynamiques.

Objectifs

  • 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
  • Implémenter des modèles d’analyses statistiques pour répondre aux besoins métiers
  • Appréhender un outil de data visualisation pour restituer des analyses dynamiques

Programme

  1. Comprendre les concepts et les enjeux du Big Data

    • Origines et définition du Big Data : la BI face à la croissance et à la diversité des données
    • Les chiffres clés du marché dans le monde et en France
    • Les enjeux du Big Data : ROI, organisation et confidentialité des données
    • Un exemple d’architecture Big Data
  2. Les technologies du Big Data

    • Description de l’architecture et des composants de la plateforme Hadoop
    • Les modes de stockage (NoSQL, HDFS)
    • Principes de fonctionnement de MapReduce
    • Présentation des distributions principales du marché et des outils complémentaires (Hortonworks, Cloudera, MapR, Aster)
    • Installer une plateforme Hadoop
    • Présentation des technologies spécifiques pour le Big Data (Talend, Tableau, Qlikview …)
    • Exercice : installation d’une plateforme Big Data complète via Cloudera et ses composants.
  3. Les méthodes d’analyse des données pour le Big Data

    • Les méthodes d’exploration
    • Segmentation et classification
    • Estimation et prédiction
    • L’implémentation des modèles
    • Exercice : mise en place d’analyses avec le logiciel R
  4. Gérer les données structurées et non structurées

    • Principes de fonctionnement de Hadoop Distributed File System (HDFS)
    • Importer des données externes vers HDFS
    • Réaliser des requêtes SQL avec HIVE
    • Utiliser PIG pour traiter la donnée
    • Utiliser un ETL pour industrialiser la création de flux de données massives
    • Présentation de Talend For Big Data.
    • Exercice : implémentation de flux de données massives
  5. Les méthodes d’analyse des données pour le Big Data

    • Les outils de restitution du marché
    • Méthodologie de mise en forme des rapports
    • Apport du Big Data pour le « Social Business »
    • Mesurer l’e-réputation et la notoriété d’une marque
    • Mesurer l’expérience et la satisfaction clients, optimiser le parcours client
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