Big Data: Les techniques d’analyse et de visualisation

Big Data : mieux visualiser et obtenir des indicateur avant de prendre des décisions stratégiques.
big data
13
Mar
Certifiant
Durée estimée de 13 heures
Niveau Débutant
Thématique Big data
Ce cours vous permettra de comprendre les enjeux du Big Data et de comprendre les techniques et les outils de visualisation pour savoir quel outil il faut utiliser en fonction des datas collectées. Les techniques telles que le Datamining, le machine learning, la Business intelligence ainsi que la DataViz y seront abordés. Cela vous permettra de savoir comment faire du BIG DATA et sur quelle plateforme technologique s'appuyer. A l'issue de ce cours vous serez en mesure de choisir et mettre en oeuvre une visualisation appropriée de vos données, d'implémenter des modèles d'analyses statistiques et de mettre en place un outil data visualisation pour restituer des analyses dynamiques.
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Objectifs
  • Définir et identifier le contexte spécifique des projets Big Data
  • Connaître le panorama technologique et les enjeux socio-économiques du Big Data
  • Mesurer l’impact des choix technologiques en matière d’analyse et de visualisation
  • Gérer la structure des données et leur intégration par les techniques de collecte
  • Mettre en oeuvre un entrepôt et le stockage des données
  • Maîtriser les méthodes d’analyse et de visualisation
Savoirs
  • La notion du Big Data
  • Comprendre l’architecture Cloud/scalable
  • Impact du Big Data et champs d’application
  • Être en mesure de l'exploiter dans le respect des règles de sécurité et de confidentialité
  • Décryptage des enjeux du Big Data
Pré-requis
  • Toute personne impliquée dans la réflexion et l'étude du Big Data, aucun prérequis n’est exigé.Toutefois une bonne culture générale de l’informatique est un atout.

Programme

Total learning: 16 lessons / 4 quizzes Time: 13 heures
  • Big Data: Les techniques d’analyse et de visualisation
    Big Data : Introduction  Dans ce module d'introduction, nous allons tout d'abord définir ce concept, et en évoquer les grands principes de base.Nous évoquerons alors quels peuvent être les usages réels dans notre vie, que l'on en soit d'ailleurs conscients, ou non, acteurs, ou bien tributaires. Ce module évoquera aussi, au global les technologies principales à mettre en oeuvre pour installer pleinement un système BigData.
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    Détails du cours
    0/1

    • 1
      Introduction Générale Lancer la démo
    • 2
      Introduction au module Lancer la démo
    • 3
      Définition et principes de base Lancer la démo
    • 4
      Usages, champs d’application, et impacts Lancer la démo
    • 5
      Les technologies du Big Data Lancer la démo
    • Questions 0 question10 min
  • Big Data: Les techniques d’analyse et de visualisation
    Comprendre les enjeux et perspectives du Big Data  Ce module aborde les enjeux du Big Data, ses possibilités actuelles, et celles à venir. Que ce soit via un historique ou au travers d'exemples chiffrés, nous allons voir à quel point le BigData est fascinant, par les possibilités qu'il nous offre.
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    Débutant
    Détails du cours
    0/1

    • 1
      Introduction au module Lancer la démo
    • 2
      Enjeux et perspectives Lancer la démo
    • 3
      Apports/écarts/différences avec applications traditionnelles Lancer la démo
    • 4
      La règle des 3 V
    • Questions 0 question10 min
  • Big Data: Les techniques d’analyse et de visualisation
    Big Data : Les erreurs et les pièges à éviter  Avant de décortiquer avec précision tous les rouages - et ils sont nombreux - de la mécanique BigData, arrêtons-nous dès à présent sur les pièges et erreurs à éviter.Ceux-ci peuvent être variés et multiples, que ce soit une inadéquation aux besoins de l'entreprise, un manque de connaissance global, voire, plus généralement, une proposition inadaptée....A l'issue de ce module, vous connaîtrez les grosses erreurs à éviter lors d'une démarche Big Data ainsi que les questions à se poser ou la démarche qu'il convient d'adopter pour éviter ou, à minima, limiter les pièges. 
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    Détails du cours
    0/1

    • 1
      Introduction au module Lancer la démo
    • 2
      Introduction en quelques chiffres….
    • 3
      Inadéquation aux besoins
    • 4
      Manque de connaissances
    • Questions 0 question10 min
  • Big Data: Les techniques d’analyse et de visualisation
    Big data: les techniques d'analyse et de visualisation  Ce module vous présente les techniques et les moyens possibles pour interroger son gisement de data. De plus, vous verrez comment visualiser ses informations, les mettre en valeur tout en permettant d'avoir une forte interaction ?
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    Intermédiaire
    Détails du cours
    0/1

    • 1
      Introduction aux techniques d’analyse Lancer la démo
    • 2
      Objectifs et ambitions Lancer la démo
    • 3
      Similitudes et écarts avec la BI Lancer la démo
    • Questions 0 question10 min
  • Certifiant Big Data: Les techniques d’analyse et de visualisation
  • Le Big Data (littéralement Mégadonnées) désigne la propriété de données recueillies

    en masse et leur traitement par des méthodes technologies spécifiques, dans le but

    d’obtenir des indicateurs qui permettent des prises de décisions stratégiques.

    Le Big Data est essentiel pour répondre aux nouveaux enjeux de traitement de très hautes

    volumétries de données structurées et non structurées à grande vitesse, afin de créer de la

    valeur pour l’entreprise.

           Chaque jour, 2,5 trillions d’octets de données sont créées. Au point que 90% des données dans le monde ont été créées au cours des deux dernières années. Les outils de Big Data permettent de les collecter, de les analyser et de leur donner du sens pour proposer des solutions business aux entreprises.

     

    Big Data : Introduction

     

    Le concept Big Data ou mégadonnées englobe un ensemble de technologies et de pratiques destinées à collecter et stocker de très grandes masses de données et à les analyser  très rapidement. Il s’avère donc nécessaire de comprendre l’importance du Big Data dans nos sociétés et son utilité.  

     

    Pour répondre à ces besoins, plusieurs technologies du Big Data sont largement développées notamment le Cloud Computing. C’est le moyen de supporter une grosse volumétrie des données et à moindre coût comparé à une solution classique on-premise, ainsi que les bases de données No SQL qui apportent une nouvelle approche de stockage de la donnée d’une manière plus flexible.

     

    Comprendre les Enjeux et perspectives du Big Data

     

    Les perspectives du Big Data semblent nombreuses et prometteuses pour les entreprises qui sauront exploiter ces masses de données. Cependant il convient de maîtriser les grands enjeux entourant cette notion afin d’en tirer profit. Ces enjeux nécessitent de prendre en compte l’environnement économique et technologique mis en place dans un projet big data, notamment le service Cloud de type Saas impactant l’architecture physique et logicielle ainsi que les contraintes que l’entreprise doit pouvoir gérer.

    Pour mieux comprendre ce qu’est le Big Data, il y a  les 3V qui le définissent : Volume, Vitesse et Variété. C’est 3V permettent de mieux appréhender les enjeux et les fondements du Big Data.  Il s’agit notamment d’un volume de données considérable à traiter, une grande Variété d’informations (venant de diverses sources, non-structurées, organisées, Open…), et un certain niveau de vélocité à atteindre.

    Le big Data n’a cessé d’illustrer sa singularité par rapport à d’autres  système tel que BI et l’architecture On-premise, et son apport au domaine de data science (Machine learning)

     

     

     

    Big data: Les erreurs et les pièges à éviter

     

    Vous souhaitez utiliser le Big Data pour diriger la croissance de votre entreprise ? Attention à ne pas vous jeter les yeux fermés dans ce nouveau phénomène. Les meilleures technologies peuvent échouer si elles ne sont pas implémentées correctement.

     

    Big data: les Techniques d’analyse et de visualisation

     

    L’analyse de données va permettre par exemple de mettre en évidence une situation que l’on avait imaginée, mais dont on n’est pas sûr, ou bien de faire surgir une ou plusieurs informations dont on avait peu ou pas connaissance.

    Dans la continuité de cette action, la Data Visualisation (ou DataViz) va mettre en exergue ces informations, à travers les KPI, mais aussi les dimensions.

     

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    Avis clients

    4.6/5
    (5 avis)
      5/5
      Merci aux tuteurs pour leurs superbe travail!
      Merci aux tuteurs pour leurs superbe travail!! Il méritent les 5 *****
      5/5
      5 étoiles
      Grace à ce cours, je pars avec des bases solides !
      4/5
      Clair, net, précis
      Clair, net, précis et bien expliqué!
      4/5
      Bonne formation
      Bonne formation pour les metiers du Big Data
      5/5
      Superbe
      Rien a dire ce cours est superbe !!

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    Big Data: Les techniques d’analyse et de visualisation
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    Certifiant
    Niveau Débutant
    13 heures
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    16 modules
    Parcours Big Data: Les techniques d’analyse et de visualisation
    Big Data: Les techniques d’analyse et de visualisation Big Data: Les techniques d’analyse et de visualisation
    Introduction Générale Introduction Générale
    Introduction au module Introduction au module
    Définition et principes de base Définition et principes de base
    Usages, champs d’application, et impacts Usages, champs d’application, et impacts
    Les technologies du Big Data Les technologies du Big Data
    Introduction au module Introduction au module
    Enjeux et perspectives Enjeux et perspectives
    Apports/écarts/différences avec applications traditionnelles Apports/écarts/différences avec applications traditionnelles
    Introduction au module Introduction au module
    Introduction aux techniques d’analyse Introduction aux techniques d’analyse
    Objectifs et ambitions Objectifs et ambitions
    Similitudes et écarts avec la BI Similitudes et écarts avec la BI
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    Gestion de projet
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    Further your career in agile as a PMI Agile Certified Practitioner (PMI-ACP)®. The PMI-ACP certification officially recognizes your agile knowledge and demonstrates your subject matter expertise to peers, managers, stakeholders, and employers. This learning path is designed to help you learn, study, and take the PMI-ACP exam. Courses within the path prepare you for the...
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    Vidéo, Audio
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    27 heures
    Vidéo, Audio
    Portez la conception graphique à un niveau supérieur en y intégrant du mouvement. Apprenez à utiliser les effets visuels, l’animation et les techniques cinématographiques pour donner vie à vos conceptions. Apprenez à développer des idées innovantes de contenus animés et à présenter des produits de façon engageante en tant que motion designer.
    Certifiant
    27 heures
    Débutant
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    Design
    Certifiant
    7 semaines
    Design
    Le design thinking implique des stratégies et des systèmes qui améliorent et affinent le processus de conception. Il stimule l’innovation dans toutes les industries, des hôpitaux aux compagnies pétrolières, des organismes sans but lucratif aux écoles. Dans ce cursus d’apprentissage, préparez-vous à explorer les principes de base du design thinking et à apprendre à en...
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    IT, Web Development
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    Développez vos compétences en bases de données avec Microsoft SQL Server, un des systèmes de gestion de bases de données les plus utilisés. En suivant ce parcours d’apprentissage, vous évoluerez en mise en oeuvre et administration SQL Server depuis les bases vers les sujets les plus avancés, notamment les performances et la réplication.
    Certifiant
    18 semaines
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    Retouche d'images, Photographie
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    Retouche d'images, Photographie
    En tant que designer web, il est important de maîtriser Photoshop pour optimiser l’intégration des visuels sur un site web. Commencez donc par comprendre les nombreuses options offertes pour diffuser les photos selon les besoins de vos clients. Créez des maquettes dans Photoshop CC pour modéliser et présenter vos projets. Ensuite, réalisez des visuels percutants...
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    14 semaines
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