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Objectifs
Profils
Pré-requis
Moyens pédagogiques
Certificat / Attestation
Appréhender l'ensemble des enjeux et facteurs à prendre en compte pour réussir l'intégration du Big Data dans la vision large du SI. Trouvez votre prochaine formation
Programme
2 Jours, 14h 1775 HT *
Introduction Introduction au Big Data: de quoi s'agit-il?
Big Data Les Fondamentaux
Le Big Data apparaît aujourd'hui comme une continuité logique et une évolution naturelle du décisionnel. Cet article se propose de faire un retour sur les fondamentaux de la Business Intelligence et ce qui a fait son succès. C'est le premier article d'une série de trois sur le thème « De la BI au Big Data ». Les principes de la Business Intelligence
Le décisionnel est basé sur un principe simple: la nécessité de construire une architecture dédiée avec une modélisation adaptée. En effet, l'utilisation directe des bases de production pour l'analyse de données pose trois problèmes principaux:
Une dégradation du fonctionnement des applications opérationnelles et de la qualité de service requise (SLA) du fait de la non prévisibilité du nombre et de la nature des requêtes
Des temps de réponses aux requêtes insatisfaisants du fait d'un modèle en troisième forme normale (3FN) non adapté à des requêtes d'évolution ou de tendances s'appuyant sur un nombre important de lignes dans les tables (plusieurs millions à plusieurs milliards).
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Présentation de cas réels d'applications big data
Comment éviter les pièges liés à un projet big data
Exemples de déroulés de projets dans différents domaines
Gestion client
Détection de fraude
Manufacturing
…
Les outils Lors de cette formation des outils de m'écosystème big data seront utilisés notamment des outils cloud. Public: Analystes, Chargés d'études, Data scientist désirant avoir un état des lieux du domaine. Tout public intéressé par la compréhension des fondamentaux du big data et de la data science
Prérequis:
Avoir quelques connaissances en traitement de données
Besoin de conseils ou d'informations, contactez-nous au 01. 72. 25. 40. 82 Inscription Tarif inter-entreprises:
1000 euros par participant pour 2 jours
Réductions disponibles pour les financements personnels, les étudiants et en cas d'inscriptions multiples
Nos tarifs sont HT et n'incluent pas les déjeuners
Tarif intra-entreprise (sur mesure, selon vos besoins): nous contacter pour évaluation
Demande de devis et d'informations Veuillez remplir le formulaire ci-dessous pour vous inscrire, obtenir un devis ou des détails sur la formation proposée.
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Evaluation et Certification Chaque partie se termine par un quiz validant les acquis des différentes sessions vidéos. Un quiz final faisant suite à un projet validera l'ensemble du MOOC. Vous pouvez passer vos quiz et travailler sur votre mini-projet quand vous le souhaitez. Néanmoins, il faudra patienter un peu pour obtenir votre attestation: il y aura 3 sessions d'évaluation dans l'année: le 16 mars, le 20 juillet et le 22 novembre 2018. Plan de cours Semaine 0: Introduction - Les enjeux du Big Data et de ce MOOC Semaine 1: Python Partie 1 / Algèbre Partie 1 Semaine 2: Limites des bases de données relationnelles / Python Partie 2/ Algèbre Partie 2 Semaine 3: Probabilités Partie 1 / Analyse Partie 1 Semaine 4: Probabilités Partie 2 / Analyse Partie 2 Semaine 5: Statistique Semaine 6: Le classifieur Perceptron
Une architecture fonctionnelle à plusieurs étages avec un ODS, un entrepôt de données (datawarehouse), des magasins métiers (datamarts), l'ensemble permettant de transformer de la données brutes en informations contextualisées et qualifiées pour des utilisateurs métiers. Une modélisation en étoile (star schema) offrant aux utilisateurs un accès simplifié aux données et d'excellents temps de réponse à leurs requêtes. Cette approche a permis de répondre aux besoins de pilotage des entreprises. La BI a pris de l'importance dans les organisations, les entrepôts se sont étoffés pour couvrir tous les domaines d'activité. Souvent rattaché au début à des pôles applicatifs métiers, le décisionnel est devenu au fil des années une activité reconnue, structurée la plupart du temps autour d'une cellule transverse de la DSI. Pendant plus de vingt ans, le succès ne s'est pas démenti. Les sociétés de l'internet ont été les premières à rencontrer des problèmes, suivies de près par celles de la grande distribution.