Big Data – Techniques d’Analyse et de Visualisation

À propos de la formation

– Comprendre les techniques d’analyse de données sur les grands ensembles de données
– Apprendre à utiliser les outils et les techniques de visualisation pour interpréter et communiquer des résultats d’analyse
– Maîtriser les compétences nécessaires pour explorer, analyser et visualiser efficacement les données en Big Data

Contenu de la formation

Session 1: Introduction au Big Data et à l’Analyse de Données …………… (3 heures)
- Vue d’ensemble du Big Data : définitions, caractéristiques, défis - Introduction aux techniques d’analyse de données : exploration, nettoyage, transformation - Utilisation d’outils et de langages de programmation populaires pour l’analyse de données en Big Data

Session 2: Préparation et Nettoyage des Données …………………………… (3 heures)
- Techniques de prétraitement des données pour le Big Data : nettoyage, imputation des valeurs manquantes, normalisation - Utilisation d’outils de manipulation de données tels que pandas, Spark DataFrame, etc. - Bonnes pratiques pour la préparation des données en vue de l’analyse

Session 3: Analyse de Données Descriptives ……………………………………………… (3 heures)
- Méthodes d’analyse descriptives pour le Big Data : statistiques descriptives, distributions, fréquences - Utilisation d’outils statistiques et de visualisation pour l’analyse des données descriptives - Interprétation des résultats d’analyse descriptive pour comprendre les caractéristiques des données

Session 4: Exploration de Données Avancée …………………………………………………………………..(3 heures)
- Utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique pour l’exploration de données - Interprétation des résultats d’exploration de données pour identifier des modèles et des tendances

Session 5: Visualisation de Données en Big Data ……………………………………….. (3 heures)
- Importance de la visualisation des données en Big Data : communication des résultats, détection de modèles - Utilisation d’outils de visualisation tels que Matplotlib, Seaborn, Plotly, et autres - Création de différents types de graphiques pour représenter les données de manière efficace

Session 6: Techniques Avancées de Visualisation …………………………………………. (3 heures)
- Techniques avancées de visualisation de données : cartes thermiques, graphiques en boîte, nuages de points multidimensionnels - Utilisation d’outils de visualisation interactifs pour explorer les données en profondeur - Bonnes pratiques de conception de visualisations pour une communication efficace des résultats

Session 7: Visualisation de Données Temporelles et en Streaming …………….. (3 heures)
- Techniques de visualisation de données temporelles en Big Data : séries chronologiques, analyses de tendances - Visualisation de données en streaming : utilisation de Kafka, Spark Streaming, etc. - Création de visualisations dynamiques pour surveiller et analyser les flux de données en temps réel

Session 8: Études de Cas et Applications Pratiques ………………………………………. (3 heures)
- Études de cas pratiques sur l’analyse et la visualisation de données en Big Data - Application des techniques apprises pour explorer et visualiser des ensembles de données réels - Analyse et interprétation des résultats pour prendre des décisions commerciales informées

Session 9: Développement de Tableaux de Bord Interactifs ………………………. (3 heures)
- Introduction aux outils de création de tableaux de bord interactifs : Power BI, Tableau, Dash, etc. - Création de tableaux de bord interactifs pour visualiser et explorer les données en Big Data - Publication et partage des tableaux de bord pour permettre une collaboration efficace

Session 10: Projet Pratique et Conclusion …………………………………………………….. (3 heures)
- Réalisation d’un projet pratique intégrant les concepts et les techniques appris tout au long de la formation - Présentation des projets et des solutions développées par les participants - Récapitulatif des principaux enseignements et des étapes à suivre pour poursuivre l’apprentissage dans le domaine du Big Data, du Machine Learning et de l’IA

Notes et avis de l’apprenant

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