Formation : Big Data, Data Science
Plongez dans le monde du Big Data, fruit de la prolifération des données numériques.
Explorez les fondamentaux du Big Data : collecte, stockage, et analyse. Maîtrisez des outils clés tels que Hadoop, Spark, et NoSQL. Devenez un pro du Big Data en comprenant les enjeux, maîtrisant les technologies, collectant astucieusement, analysant avec perspicacité, et appliquant à des projets réels.
Nos formations accompagnent les professionnels de l'informatique et de la gestion de données vers cette expertise incontournable.
Formation inter / intra - Big Data, Data Science
- Cursus Data Scientist - Réf. CM060Cursus Data Analyst - Réf. CM061Cursus Data Steward - Réf. CM062Selenium - Foundation A4Q - Réf. MG756Squash TM - Industrialisation de tests - Réf. MG861Appium, automatisation des tests des applications mobiles - Réf. MG900SoapUI, automatisation des tests des webservices - Réf. MG901Big Data - Les fondamentaux de l'analyse de données - Réf. BD540Big Data - Mise en oeuvre pratique d'une solution complète d'analyse des données - Réf. BD550Big Data - Python pour l'analyse de données - Réf. BD555Les fondamentaux de la statistique appliquée - Réf. BI090Les fondamentaux de l'analyse statistique avec R - Réf. BI103Analyse statistique avancée avec R - Réf. BI104Dataiku DSS - Prise en main de Data Science Studio - Réf. BI109Analyse, Data Visualisation et introduction au Data StoryTelling pour la restitution de données - Réf. BI106Tableau Desktop - Exploitation de données : niveau 1 - Réf. BI110Tableau Desktop - Exploitation de données : niveau 2 - Réf. BI111QlikView - Créer des rapports avec le Designer - Réf. BI112Qlik Sense - Create Visualizations - Réf. BI113Qlik Sense - Data Modeling - Réf. BI114QlikView - Développeur - Réf. BI115Tableau Server - Découverte - Réf. BI116Maîtriser les fonctionnalités avancées de Power BI - Réf. MS105Power BI - Data Analyst (PL-300T00) - Réf. MSPL300Big Data - Indexation de contenu avec ElasticSearch - Réf. BD508Big Data - Mise en oeuvre de traitements avec Spark - Réf. BD515Big Data - Programmation Scala - Réf. BD518Elastic Stack (ELK) - Pour administrateurs - Réf. BD522Big Data - Le SQL distribué - Réf. BD552Big Data - Gestion des flux de données avec Apache Nifi - Réf. BD553Big Data - L'écosystème centralisé de streaming avec Apache Kafka - Réf. BD554Big Data - Supervision de solutions avec Grafana, Kibana, Graphite et Prometheus - Réf. BD570L'apprentissage Machine en Python (SciKit-Learn) - Réf. BI050L'apprentissage Machine avec Spark (Spark ML) - Réf. BI052L'apprentissage profond avec TensorFlow 2 - Réf. BI054Les bases de l'apprentissage Machine (Machine Learning) - Réf. BI105Mise en oeuvre du Deep Learning - Réf. BI107Introduction à l’utilisation de ChatGPT - Réf. IA100ChatGPT, Gemini : anticiper les impacts directs et indirects sur le SI de votre entreprise - Réf. SEM103Impacts de l'IA sur les métiers et certains secteurs d'activité - Réf. SEM105Data Science - Les fondamentaux - Réf. SEM37Machine Learning - La synthèse - Réf. SEM87Intelligence Artificielle (IA) - La synthèse - Réf. SEM88IA Générative - Les modèles de langages massifs (LLMs) - Réf. BI108Google Cloud Platform - Les fondamentaux du Big Data et du Machine Learning (GCP100B) - Réf. CC381Google Cloud Platform - Ingénierie de données (GCP200-DE) - Réf. CC401Google Cloud Platform - Analyse et visualisation de données (GCP200-DA) - Réf. CC403Microsoft Azure - Conception et implémentation de solutions d'IA (AI-102T00) - Réf. MSAI102Microsoft Azure - Introduction à l'IA (AI-900T00-A) - Réf. MSAI900Microsoft Azure - Conception et implémentation de solutions de Data Science (DP-100T01) - Réf. MSDP100Microsoft Azure - Conception et implémentation d’applications natives Cloud avec Microsoft Azure Cosmos DB (DP-420T00) - Réf. MSDP420Microsoft Azure OpenAI Service - Développement de solutions d’IA générative - Réf. MSAI050
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Analyse, Data Visualisation et introduction au Data StoryTelling pour la restitution de données
HBase - Mise en oeuvre d'une base de données NoSQL
Big Data et Data science décryptées en 4 points
1. Quelle est la différence entre Big Data et Data Science ?
Le Big Data se réfère à l'énorme volume de données générées par diverses sources, tandis que la Data Science est le domaine qui vise à extraire des informations utiles de ces données.
Les professionnels recourent au Big Data pour obtenir des avantages concurrentiels, tandis que la Data Science est l'ensemble des techniques et des outils pour analyser et interpréter ces données en vue de la prise de décisions éclairées.
2. Quels sont les secteurs concernés par le Big Data ?
Les professionnels formés au Big Data peuvent travailler dans de nombreux secteurs, tels que la finance, l'assurance, les télécommunications, les médias, les services de santé, etc. Ils peuvent également travailler dans des entreprises de différentes tailles, allant des start-ups aux grandes entreprises multinationales.
Le Big Data est une compétence recherchée. Elle permet aux professionnels de développer leurs compétences en matière de gestion et d'analyse de données massives, ce qui leur ouvre de nombreuses portes dans différents secteurs et entreprises.
3. Comment les professionnels tirent-ils parti du Big Data ?
Les entreprises et organisations utilisent le Big Data pour analyser les tendances du marché, personnaliser les offres pour les clients, améliorer la gestion des stocks, anticiper les besoins des clients et optimiser les processus.
L'analyse du Big Data leur permet de découvrir des informations précieuses cachées dans les données, ce qui conduit à des décisions plus efficaces et à une meilleure compréhension de leur marché.
4. Quel rôle joue la Data Science en milieu professionnel ?
La Data Science est un atout précieux pour les entreprises et organisations car elle permet d'analyser les données complexes, de développer des modèles prédictifs, de créer des visualisations pour faciliter la prise de décisions et d'automatiser des processus.
Les Data Scientists sont des experts dans la manipulation des données et la création de solutions personnalisées pour répondre aux besoins spécifiques de l'entreprise ou de l'organisation.
En investissant dans la Data Science, les professionnels peuvent améliorer leur compétitivité et leur rentabilité.
Quelle est l’approche pédagogique ib Cegos pour les formations Big Data ?
Notre approche est immersive et pragmatique. Nos formations au Big Data sont axées sur des ateliers, ainsi que sur des études de cas.
Les formations proposant des activités à distance vous donnent accès à notre learning hub, notre plateforme d’apprentissage et de révision des acquis (ateliers, vidéos, exercices…).