BIG DATA : METHODES & SOLUTIONS POUR L'ANALYSE DES DONNEES
OBJECTIFS
- Comprendre les concepts et les enjeux du Big Data,
- Identifier les technologies et solutions pour réaliser un projet Big Data,
- Apprendre à gérer des flux de données complexes, non structurés et massifs,
- Implémenter des modèles d’analyses statistiques pour répondre aux besoins métiers,
- Appréhender un outil de data visualisation pour restituer des analyses
PUBLIC CIBLE
- Développeurs, Chefs de projet, Data Miners,
- Chargés d’études statistiques, Responsable marketing,
- Responsable communication, Responsable digital.
- Directeur commercial et Relation client, Informaticien
1. Les concepts et enjeux du big data
- Origines et présentation du Big Data,
- Tour d’horizon des chiffres clés du marché dans le monde,
- Les enjeux du Big Data : ROI, organisation, confidentialité des données,
- Présentation d’un cas pratique d’une architecture Big Data,
2. Les technologies du big data
- L’écosystème de la plateforme Hadoop et son origine,
- Les modes de stockage (NoSQL, HDFS) / principes de fonctionnement de MapReduce,
- Présentation des distributions principales du marché et des outils complémentaires,
- Installer une plateforme Hadoop,
- Présentation des technologies spécifiques pour le Big Data,
3. Gestion des données structurées et non structurées
- Gestion des données structurées et non structurées,
- Les fonctionnalités de Hadoop Distributed File System (HDFS),
- Réalisation de requêtes SQL avec HIVE et utilisation de PIG pour traiter la donnée,
- Utilisation d’un ETL pour industrialiser la création de flux de données massives,
4. Les méthodes de datamining du big data
- Les méthodes d’exploration et de description,
- Les méthodes de classification,
- Les méthodes d’estimation et de prévision,
- La méthode de régression linéaire,
- L’implémentation des modèles,
5. Data visualisation et cas d'usage concrets
- Les outils de restitution du marché,
- Méthodologie de mise en forme des rapports,
- Apport du Big Data pour le « Social Business »,
- Mesurer l’e-réputation et la notoriété d’une marque,
- Mesurer l’expérience et la satisfaction clients, optimiser le parcours client,
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