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. Big data les fondamentaux plan. 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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Le big data offre de nouvelles opportunités d'emplois au sein des entreprises et des administrations. De nombreuses formations préparant à ces opportunités de métiers existent. Le suivi de ces formations nécessite des connaissances de base en statistiques et en informatique que ce MOOC vous propose d'acquérir dans les domaines de l'analyse, algèbre, probabilités, statistiques, programmation Python et bases de données. Format Ce MOOC est ouvert à la demande: vous pouvez vous inscrire quand vous le souhaitez, et avancer à votre rythme. Il comporte 6 semaines. Les forums de discussions seront animés une demi-journée par semaine. Prérequis Ce MOOC s'adresse à un public ayant des bases en mathématiques et en algorithmique (niveau L2 validé) nécessitant un rafraichissement de ces connaissances pour suivre des formations en data science et big data. Big data les fondamentaux du. Il peut être suivi en préparation du Mastère Spécialisé « Big data: Gestion et analyse des données massives », du Certificat d'Etudes Spécialisées « Data Scientist » et de la formation courte «Data Science: Introduction au Machine Learning».
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Prochaines sessions (2 jours): 9 et 10 mai 2022 à Paris
21 et 22 novembre 2022 à Paris
Formation aussi disponible dans vos locaux (sur demande) A propos Cette formation comprendre les fondamentaux du big data et de la data science est basée sur des cas pratiques afin de vous familiariser avec les concepts du big data et de la data science. Vous apprendrez par des exemples à comprendre l'environnement du big data (Hadoop, Spark, Kafka…) et ses applications (open data, internet des objets…). Cette formation big data vise un public d'analystes, de chargés d'études voulant comprendre les enjeux liés au big data et ne demande aucun prérequis techniques. Big data les fondamentaux de. Inscrivez-vous!
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Le MOOC vous initie à la programmation avec ce langage, particulièrement en utilisant la bibliothèque Numpy. La formation vous fournit les concepts élémentaires en statistiques nécessaire au traitement des données massives et la prédiction, tels que les variables aléatoires, le calcul différentiel, les fonctions convexes, les problèmes d'optimisation et les modèles de régression. Ces bases sont appliquées sur un algorithme de classification, le Perceptron. Fondamentaux pour le Big Data - Cours - FUN MOOC. Programme
Programmation Python
Limites des bases de données relationnelles
Algèbre
Analyse
Probabilités
Statistiques
Classifieur Perceptron
Modalités pédagogiques
Formation en elearning comportant des vidéos, des ressources pédagogiques, des quiz en ligne et des études de cas. Public cible et prérequis
Ce MOOC s'adresse à un public ayant des bases en mathématiques et en algorithmique (niveau L2 validé) nécessitant un rafraichissement de ses connaissances pour suivre des formations en data science, IA et Big Data. Évaluation et certification
Chaque partie se termine par un quiz validant les acquis des différentes sessions vidéos.
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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. Fondamentaux pour le Big Data | My Mooc. 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.
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Un quiz final faisant suite à un projet valide l'ensemble du MOOC. Responsable(s)
Stéphan Clémençon: Enseignant-chercheur au département Image, Données, Signal de Télécom Paris
Anne Sabourin: Enseignant-chercheur au département Image, Données, Signal de Télécom Paris. Alexande Gramfort: Chercheur à l'INRIA
Pierre Senellart: Enseignante-chercheuse à l'Ecole Normale Supérieure
Joseph Salmon: Enseignant-chercheur à l'université de Montpellier
Ons Jelassi: Enseignante à Télécom Paris
Un modèle complexe qui nécessite le plus souvent une expertise pour construire les requêtes et qui va à l'encontre de l'autonomie souhaitée par les métiers pour interroger les données. La difficulté ou l'impossibilité de prendre en compte dans les bases opérationnelles les évolutions de structure (catalogue produits, réseau commercial, etc. ) ou l'augmentation de la profondeur d'historique, ce qui constitue pourtant une demande forte des utilisateurs pour suivre et analyser les impacts de certains changements. Les principales avancées
Les travaux de Bill Inmon sur l'entrepôt de données et ceux de Ralph Kimball sur la modélisation constituent les fondations du décisionnel que nous connaissons aujourd'hui. Les principales avancées portent principalement sur trois éléments:
Une architecture technique dédiée pour le décisionnel constituée d'une base de données pour le stockage, d'un outil de type ETL (Extraction Transformation Loading) pour alimenter la base à partir des systèmes sources et de différents outils pour restituer les informations aux utilisateurs (reporting, analyse, outil statistique, etc. ).
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Appuyez une fois sur la touche 1 Puis 5 fois sur la touche 2 7 fois sur la touche 3 Et enfin 2 fois sur la touche 4
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