Big Data - Les techniques d'analyse et de visualisation + Certification M2i Expertises Big Data par M2i Formation Reims

* Big Data overview* Introduction au Big Data : de quoi s'agit
- il ?- Exemples pratiques
- Les technologies concernées
- Les outils* Les langages :
- Hortonworks
- MapR
- Cloudera
- IBM Watson...* Démystification du Big Data
- Les acteurs principaux
- Les différents métiers du Big Data* Architecture Big Data* La capture des données* MapReduce, PIG, Hive...* La mise en qualité* Le stockage des données* La diffusion des données* Traitements en temps réel ou différé* Kafka* Les architectures réparties* Hadoop* L'ingestion et le stockage des données
- Importance de la qualité des données
- Coût de la mauvaise qualité- Cas d'usage
- Qu'est
- ce que la qualité de données ?- Traitements de la qualité dans le MDM
- Mesure de la qualité d'un entrepôt de données : fiabilisation ou restauration de la qualité- Aspects méthodologiques de la qualité (workflow) : Data curation / gouvernance
- Aspects juridiques liés à la qualité : best practices pour la qualité* L'analyse des données : Spark et Spark Streaming
- Introduction à Apache Spark
- Apache Spark MLlib
- Apache Spark Streaming
- Apache Spark SQL
- Apache Spark GraphX
- Stockage basé sur les graphes* Visualisation des données
- Couleurs
- Itérations sur la perception
- Techniques d'interactions
- Exemples d'analyses : efficacité des antibiotiques
- Visualisation Big Data
- R, Graph* Certification (en option)* Nos tests de validation des compétences font partie intégrante du processus d'apprentissage car ils permettent de développer différents niveaux d'abstractions.* Solliciter l'apprenant à l'aide de nos QCM, c'est lui permettre d'étayer sa réflexion en mobilisant sa mémoire pour choisir la bonne réponse. Nous sommes bien dans une technique d'ancrage mémoriel.* L'examen sera passé à la fin de la formation.* Formation éligible au CPF sur la liste nationale pour tout public sous le n CPF 235758NB : Cette formation peut
- être suivie hors CPF et validée par une attestation ou suivi de présence

Charger et exploiter des données de toute source pour la restituer après un ensemble de traitement, de nettoyage et d'enrichissement des données.