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BIG DATA La synthèse

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Formation BIG DATA La synthèse

Domaine : Data Science – Deep learning

DURÉE
2 jour(s)

OBJECTIFS

Découvrir pourquoi le Big Data "perce", les différentes solutions techniques et comment le mettre en oeuvre.

Pré-requis

Avoir une appétence pour les technologies informatiques.

Participants

Développeur, chef de projets proche du développement, ingénieur scientifique sachant lire du code.

coût

Formation en cours collectif

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LIEUx de formation

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PROGRAMME DE FORMATION
BIG DATA La synthèse

Introduction aux Data Sciences

Qu'est-ce que la Data Science?
Qu'est-ce qu'une base de donnÃ©es SQL?
L'IoT
Les origines du Big Data
Les chiffres clÃ©s, le ROI
Les langages Java et Python
Qu'est-ce que l'informatique distribuÃ© ?

Les technologies de Big Data

Les approches non structurÃ©es (Apache Hadoop HDFS)
Les approches semi structurÃ©es (MongoDb, Cassandra)
La rÃ©partition des bases et le modÃ¨le de distribution
Les approches structurÃ©es : SQL
La perte de l'ACIDitÃ© des bases
Le modÃ¨le 3V : Volume, VÃ©locitÃ©, VariÃ©tÃ©
Les diffÃ©rences entre les approches
Les approches Cloud (Google, Amazon Web Service, Microsoft Azure)

Apache Hadoop

Le systÃ¨me HDFS
Apache Hadoop
Le traitement des donnÃ©es rÃ©parties (Map â Reduce)
Le scheduler Yarn
Spark : le futur
Les distributions (Hortonworks, Cloudera, MapR)
L'approche 3V
CrÃ©ation d'un datanode
CrÃ©ation d'un namenode distribuÃ©
Python HDFS

Introduction aux DataLake et DataLab

Qu'est-ce qu'un DataLake ?
Qu'est-ce qu'un DataLab ?
Les DataLake pour la BI (Les DataMart et DataWharehouse)
Utiliser Hadoop comme DataLake

Les bases semi-structurÃ©es

Le stockage NoSql
L'approche tabulaire avec Cassandra
Les bases de Cassandra
AccÃ¨s Ã Cassandra avec CQL
L'approche SQL avec Hive et HDFS
AccÃ¨s Ã Cassandra en Python
L'approche semi-structurÃ©e avec JSON
MongoDB
L'IoT avec MongoDB
Utiliser MongoDB avec Hadoop HDFS

Traitement et affichage des donnÃ©es

Traitement des donnÃ©es avec Pandas
Calculs sur les donnÃ©es avec Numpy et SciPy
Le Machine Learning
Les traitements avec Python, R et Scala
La segmentation, la randomisation, le regroupement avec les modÃ¨les
ImplÃ©menter de l'intelligence artificielle avec SKLearn
Le Deep Learning avec les rÃ©seaux neuronaux
Utilisation de la bibliothÃ¨que graphes MathPlotLib
Affichage des donnÃ©es avec QlikView

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Cursus formation

PYTHON Introduction au langage Python
PYTHON Initiation
Introduction au Machine Learning avec Python
PYTHON Data Scientist avec Python

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