Objectifs de la formation
- Comprendre le rôle stratégique de la gestion des données pour l'entreprise ou l'organisation
- Identifier ce qu'est la donnée, et en quoi consiste le fait d'assurer la qualité de données
- Synthétiser le cycle de vie de la donnée
- Assurer l'alignement des usages métiers avec le cycle de vie de la donnée
- Découvrir les bonnes pratiques en matière de contrôle de qualité des données
- Assurer la mise en oeuvre de la gouvernance de la donnée
- Disposer d'un premier aperçu des possibilités de traitement proposé par MapR et Hadoop
- installer R
- manipuler des données avec R
- importer et exporter des données
- réaliser des analyses statistiques basiques avec R
- restituer des résultats à l'aide de graphiques
- Connaître les outils et méthodes d'analyses statistiques avancées en environnement R
- programmer des analyses avec R
- utiliser les packages de R pour mettre en oeuvre des modélisations statistiques (régression, ACP...)
- réaliser des analyses prédictives à l'aide d'équations de régression
- Comprendre les différences entre apprentissage automatique supervisé, non supervisé et méta-apprentissage
- transformer un gros volume de données à priori hétérogènes en informations utiles
- Maîtriser l'utilisation d'algorithmes d'auto-apprentissage adaptés à une solution d'analyse
- exploiter de gros volumes de données textuelles
- appliquer ces différentes techniques aux projets Big Data
- Disposer des compétences techniques nécessaires à la mise en oeuvre d'analyses Big Data
- Comprendre le cadre juridique du stockage et de l'analyse de données
- utiliser des outils de collecte Open Source
- choisir la bonne solution de stockage de données au regard des spécificités d'un projet (OLAP, NoSQL, graph)
- Explorer la boite à outils technologique que constitue Hadoop et son écosystème et savoir comment utiliser chaque brique (MapReduce, HIVE, SPARK...)
- analyser les résultats et comprendre la signification des données extraites
- concevoir un modèle de documents répondant aux attentes de l'entreprise ou de l'organisation, en fonction du sujet analysé
- maîtriser une méthode simple et efficace de restitution de données
- Connaître la grammaire graphique et savoir sélectionner le bon graphique pour représenter la bonne donnée
- bâtir un schéma narratif qui captive votre auditoire et renforce la crédibilité de vos analyses
- maîtriser les outils de Tableau Software pour restituer les résultats
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