Big Data : récolte et analyse de données volumineuses par Cegefos

Infrastructure : Les fondamentaux BIG DATA
- Hadoop
- Impala
- Scala
- HbaseStockage NoSQL : SolR
- Cassandra
- Néo4 JData Scientist : Introduction Data Science
- Langage R
- Langage Python
- DataViz
- Mini Projet Intéractif
- Spark
- ElasticSearch
- Machine Learning
- Big Data et Objets Connectés

- Comprendre le Big Data et ses enjeux
- Identifier les besoins et la problématique des directions métiers
- Construire des modèles prédictifs pour répondre à la problématique
- Construire des algorithmes pour améliorer les résultats de recherches et de ciblage
- Trouver et rassembler l'ensemble des sources de données structurées ou non structurées nécessaire à l'analyse pertinente
- Faire des recommandations business qui vont servir à la prise de décision et influencer la stratégie de l'entreprise
- Développer des métriques pertinentes d'aide à la décision
- Développer une vision globale des risques et des outils
- Identifier les opportunités à travers l'open data et les cas d'usage métiers
- Acquérir le vocabulaire lié à cet écosystème complexe
- Adapter la stratégie d'entreprise
- Concevoir un projet Big Data et acquérir les technologies (acquisition et stockage des données, traitement distribué, analyse de données à large échelle)
- Maîtriser les technologies par des études de cas concrètes
- Maîtriser les enjeux juridiques et liés à la protection des données