module #1 Introduction au Big Data Définition du Big Data, de ses caractéristiques et de son importance dans la prise de décision commerciale
module #2 Présentation de l'analyse du Big Data Comprendre les différents types d'analyse et le rôle de l'analyse du Big Data dans l'entreprise
module #3 Technologies du Big Data Présentation de Hadoop, Spark, des bases de données NoSQL et d'autres technologies du Big Data
module #4 Écosystème Hadoop Examen approfondi de Hadoop, notamment HDFS, MapReduce et YARN
module #5 Principes fondamentaux de Spark Introduction à Apache Spark, son architecture et ses cas d'utilisation
module #6 Bases de données NoSQL Comprendre les différents types de bases de données NoSQL, notamment les bases de données clé-valeur, de documents et de graphes
module #7 Ingestion et traitement des données Collecte, traitement et stockage de Big Data à l'aide d'outils tels que Flume, Kafka et NiFi
module #8 Stockage et gestion des données Conception et mise en œuvre de solutions de stockage de données à l'aide de HDFS, HBase et Cassandra
module #9 Entreposage de données et ETL Création d'entrepôts de données et exécution d'opérations ETL (extraction, transformation, chargement)
module #10 Outils d'analyse de Big Data Présentation des outils d'analyse de Big Data, notamment Hive, Pig et Spark SQL
module #11 Principes fondamentaux de l'apprentissage automatique Introduction aux concepts d'apprentissage automatique, notamment l'apprentissage supervisé et non supervisé
module #12 Apprentissage automatique avec Spark Création de modèles d'apprentissage automatique à l'aide de Spark MLlib et Spark ML
module #13 Apprentissage en profondeur avec Big Data Introduction aux concepts et techniques d'apprentissage en profondeur, notamment les réseaux neuronaux et les réseaux neuronaux convolutifs
module #14 Analyse de texte et PNL Analyse et traitement de données non structurées à l'aide de techniques de traitement du langage naturel (PNL)
module #15 Visualisation des données pour Big Data Visualisation des informations sur le Big Data à l'aide d'outils tels que Tableau, Power BI et D3.js
module #16 Cas d'utilisation et applications du Big Data Exploration de cas d'utilisation et d'applications du monde réel Big Data Analytics dans divers secteurs d'activité
module #17 Big Data Security and Governance Assurer la sécurité, la confidentialité et la conformité des données dans les environnements Big Data
module #18 Big Data Analytics avec Python Utiliser Python pour l'analyse du Big Data, y compris la manipulation, la visualisation et l'apprentissage automatique des données
module #19 Big Data Analytics avec R Utiliser R pour l'analyse du Big Data, y compris la manipulation, la visualisation et l'apprentissage automatique des données
module #20 Big Data Analytics sur le Cloud Déploiement de l'analyse du Big Data sur des plateformes cloud, notamment AWS, Azure et GCP
module #21 Big Data Analytics en temps réel Conception et mise en œuvre de solutions d'analyse du Big Data en temps réel à l'aide d'outils tels qu'Apache Storm et Apache Flink
module #22 Big Data Quality and Governance Assurer la qualité, l'intégrité et la gouvernance des données dans les environnements Big Data
module #23 Big Data Analytics Case Studies Explorer des études de cas et des exemples de réussite réels de l'analyse du Big Data dans divers secteurs
module #24 Big Data Analytics Best Practices Best pratiques et directives pour la mise en œuvre de projets d'analyse du Big Data
module #25 Bilan et conclusion du cours Planifier les prochaines étapes de votre carrière en analyse de Big Data
