Programme
Module 1 : Fondements du Big Data
- Qu’est-ce que le Big Data ? : Définition, les 5 V (Volume, Vélocité, Variété, Véracité, Valeur), les défis et les opportunités.
- Histoire du Big Data : Evolution des technologies et des applications.
- Les différents types de données : Structurées, non structurées, semi-structurées.
- Les architectures Big Data : Hadoop, Spark, NoSQL, Cloud (AWS, GCP, Azure).
Module 2 : Outils et Technologies
- Hadoop : HDFS, MapReduce, YARN.
- Spark : RDD, DataFrame, SQL, Machine Learning.
- Bases de données NoSQL : MongoDB, Cassandra, HBase.
- Langages de programmation : Python, R, Scala.
- Outils de visualisation : Tableau, Power BI,…
Module 3 : Ingestion et Préparation des Données
- Sources de données : Bases de données relationnelles, fichiers, API, IoT, réseaux sociaux.
- Extraction, Transformation et Chargement (ETL) : Processus de transformation des données brutes en données exploitables.
- Nettoyage des données : Gestion des valeurs manquantes, des outliers, et de l’incohérence.
Module 4 : Analyse de Données
- Statistiques descriptives et inférentielles : Moyenne, médiane, mode, corrélation, tests d’hypothèses.
- Data mining : Techniques d’exploration de données pour découvrir des patterns.
- Machine Learning : Apprentissage supervisé (classification, régression), non supervisé (clustering), renforcement.
- Deep Learning : Réseaux de neurones artificiels, applications.
Module 5 : Visualisation des Données
- Création de tableaux de bord interactifs : Power BI, Tableau.
- Choix des visualisations adaptées : Histogrammes, diagrammes en barres, cartes, etc.
- Storytelling avec les données : Communication efficace des insights.
Module 6 : Cas Pratiques et Projets
- Mise en œuvre de projets réels : Analyse de données de ventes, prédiction de la demande, détection de fraudes.
- Utilisation d’outils en environnement de production : Déploiement de modèles, création de pipelines.
Module 7 : Cloud Computing et Big Data
- Services cloud pour le Big Data : AWS EMR, GCP Dataproc, Azure HDInsight.
- Intégration avec d’autres services cloud : Stockage, bases de données, machine learning.
Module 8 : Éthique et Responsabilité
- Bias dans les données : Identification et mitigation.
- Protection des données : RGPD, confidentialité.
- Impact sociétal : Utilisation responsable des données.
Module 9 : Tendances et Futur du Big Data
- IA et Big Data : Intelligence artificielle, apprentissage automatique, traitement du langage naturel.
- IoT et Big Data : Analyse des données des objets connectés.
- Blockchain et Big Data : Traçabilité et sécurité des données.



