Big data - Open data - Les fondamentaux (4-111)
Lot 4 - Gestion et analyse des données - Big Data - Référence 4-111
Formation créée le 12/12/2024. Dernière mise à jour le 10/04/2026.Version du programme : 1
Type de formation
PrésentielDurée de formation
12 heures (2 jours)Big data - Open data - Les fondamentaux (4-111)
Lot 4 - Gestion et analyse des données - Big Data - Référence 4-111
Objectif général de la formation : Apporter aux participants une compréhension approfondie des concepts fondamentaux du Big Data et de l’Open Data, ainsi que des outils et techniques pour leur exploitation pratique. Modalité : Toutes les modalités (présentiel, classe virtuelle et hybride) sont possibles Lieu possible de réalisation : Locaux du bénéficiaire ou locaux d’Ascent Formation, en France métropolitaine et dans les DROM-COM Nombre maximal de participants : 20 Niveau SAME : Application (A) Compétences visées : Comprendre les concepts de Big Data et Open Data, et leurs différences. Identifier les technologies et outils couramment utilisés dans ces domaines. Maîtriser les bases de la collecte, du stockage et de l’analyse de données massives. Appliquer des méthodes de visualisation et d’interprétation des données.
Objectifs de la formation
- Découvrir les fondamentaux des concepts de Big Data et Open Data.
- Apprendre à utiliser des outils pour la collecte, le stockage et l’analyse de données.
- Étudier des cas pratiques pour comprendre les applications concrètes.
- Mettre en pratique des techniques de visualisation pour des ensembles de données volumineux.
Profil des bénéficiaires
- Responsables informatiques, ingénieurs de données et analystes souhaitant comprendre les bases des données massives et ouvertes.
- Professionnels impliqués dans des projets de gestion et d’analyse de données.
- Connaissance de base des concepts de données et des systèmes d’information.
Contenu de la formation
Jour 1 : Introduction et technologies (6 heures)
- Introduction aux concepts de Big Data et Open Data (2 heures) Définir le Big Data et l’Open Data. Différences entre ces concepts et leurs usages spécifiques. Travaux pratiques : Comparaison de jeux de données Big Data et Open Data.
- Technologies et outils de Big Data (4 heures) Panorama des technologies (Hadoop, Spark, etc.). Présentation des outils de collecte et de stockage. Travaux pratiques : Exploration d’un outil de gestion de données massives.
Jour 2 : Analyse, visualisation et cas pratiques (6 heures)
- Collecte et stockage des données (2 heures) Méthodologies de collecte des données massives. Systèmes de stockage (bases NoSQL, data lakes, etc.). Travaux pratiques : Configuration d’un système de stockage.
- Analyse et visualisation des données (2 heures) Techniques d’analyse statistique et machine learning pour le Big Data. Visualisation des données avec des outils comme Tableau ou Power BI. Travaux pratiques : Analyse et visualisation d’un jeu de données volumineux.
- Cas d’utilisation et applications pratiques (2 heures) Étude de cas réels : projets d’Open Data et implémentations de Big Data. Discussion sur les tendances actuelles et futures. Travaux pratiques : Application d’un cas réel à un projet fictif.