Analyse des mégadonnées
( 25 Modules )

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

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