Big Data : comment transformer une mer de données en îlots de connaissances

Description de la formation

Vous avez des bases de données massives mais vous avez de la difficulté à extraire l'information pertinente. Vous aimeriez pouvoir explorer ces données sans avoir à apprendre un langage de programmation.

Cette formation permettra aux participants de développer les bonnes pratiques en analyse du Big data afin de pouvoir débuter leur exploration de données massives sur des bases solides et ce, sans avoir à apprendre un langage de programmation.

Objectifs pédagogiques

À la fin de cette formation, le participant sera en mesure de :

Comprendre l'historique du Big data
Connaître les dangers du Big data et savoir comment bien analyser ce type de données
Pouvoir explorer graphiquement le Big data
Effectuer une analyse de prédiction et une analyse de classification

Méthodologie

Plusieurs méthodes d’apprentissage et outils didactiques permettant de mesurer le progrès et l’intégration des concepts par les participants sont utilisés tout au long de la formation.

Exposé
Démonstration
Travail d’équipe
Travail individuel
Exercice informatique

Clientèle visée

Toute personne devant effectuer des analyses de bases de données massives

Historique du Big data
Survol des outils analytiques du Big data
Les dangers du Big data
Les bonnes pratiques pour l'analyse du Big data
Analyse exploratoire avec JMP
Étude de cas d'un modèle de prédiction par les réseaux de neurones
Étude de cas d'un modèle de classification par les arbres de régression

Vincent Béchard

B.Ing., M.Sc.A.

Vincent œuvre depuis 2004 comme consultant en prise de décision analytique en modélisation, simulation et optimisation des opérations industrielles. Ses compétences sont basées sur la statistique et la science des données, les analyses exploratoires et multivariées, la conception d'applications scientifiques, la simulation Monte-Carlo et par événements discrets, l'optimisation de boîtes noires et le Lean Six Sigma. Vincent détient un baccalauréat en génie chimique et une maîtrise en mathématiques appliquées obtenus à l’École Polytechnique de Montréal (Canada).

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Admissibilité

Cette formation est accréditée et/ou répond aux exigences d’obligation de formation des organismes ci-après, tel que le stipule leur règlement. Veuillez cliquer sur le logo afin d’obtenir l’information nécessaire quant à l’admissibilité de nos formations auprès des organismes en question.