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Big Data Foundation, certification Training
Stage pratique
Duration : 3 days
Ref : BDT
Price 2020 :
2690 €
excl. taxes
Free breaks and lunches
- Program
- Participants / Prerequisite
- Intra/Tailored
Program
L'explosion quantitative des données numériques a contraint à trouver de nouvelles façons d'analyser le monde, et cela a abouti à l'émergence du Big Data. Cette formation apportera aux participants les bases du Big Data et du Data Mining et les préparera au passage de la certification Big Data Foundation de l'EXIN.
Objectifs pédagogiques
- Découvrir les fondamentaux du Big Data
- Comprendre ce qu'est le Data Mining
- Appréhender les technologies les plus populaires du Big Data
- Passer la certification Big Data Foundation
Certification
Le passage de l'examen s'effectue le dernier jour, en ligne et en anglais. Cela consiste en un QCM d'une heure, comportant 40 questions. Un score minimum de 65% est requis pour réussir l'examen.
PROGRAMME
DE FORMATION
Les fondamentaux du Big Data
- L'histoire et les principaux bénéfices du Big Data.
- Les trois dimensions du Big Data (volume, variété, vélocité).
- Les technologies Hadoop et MongoDB.
- Les limites du Big Data.
- Les grands acteurs du marché. La vie privée.
Mise en pratique des approches Big Data, synthèse
- La fraude bancaire.
- La relation client et le marketing.
- L'internet des objets.
- Le "People Analytics".
Les sources du Big Data
- Les principaux types de données.
- Les données de l'entreprise (Oracle, SAP, Microsoft, Data Warhouses, données non-structurées).
- Les liens avec les réseaux sociaux (Facebook, Twitter, autres).
- Les données publiques (OpenData, économiques, financières, comportementales...).
Les données et l'information
- La notion de Datalake.
- Collecter, préparer et gérer les données.
- La modélisation de données.
- La Data Sécurité, la Data Gouvernance, la Data Science.
- La Metadata.
Data Mining
- Qu'est-ce que le Data Mining ?
- Les différents types (classification, association...).
- Quelques algorithmes essentiels (régression linéaires, régression polynomiale).
- Notion de séries temporelles.
- La Machine Learning et l'Intelligence Artificielle (IA).
- Les outils (Weka, KNIME, R).
- Principales application : analyse sentiment sur Twitter, analyse des log réseau...
Outil : Hadoop
- Présentation de Hadoop (les principaux composants).
- Architecture d'Hadoop. Installation et configuration.
- MapReduce (Parallelisation automatique des programmes Hadoop).
- DataProcessing avec Hadoop (Analyse de sentiment, analyse des logs).
Participants / Prerequisite
» Participants
Responsables SI, architectes IT, chefs de projet et toute personne souhaitant acquérir des bases sur le Big Data.
» Prerequisite
Connaissances de base des architectures techniques.
Intra/Tailored
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Time schedule
Generally, courses take place from 9:00 to 12:30 and from 14:00 to 17:30.
However, on the first day attendees are welcomed from 8:45, and there is a presentation of the session between 9:15 and 9:30.
The course itself begins at 9:30. For the 4- or 5-day hands-on courses, the sessions finish at 15:30 on the last day
