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 et en tirer leur plein potentiel?

Cette formation vous permettra de développer les bonnes pratiques en analyse du Big data afin de pouvoir débuter votre exploration de données massives sur des bases solides et méthodiques. Un survol des plateformes courantes ainsi que des conseils pertinents pour le choix et le déploiement d'outils modernes complètera la formation.

Objectifs pédagogiques

À la fin de cette formation, vous serez en mesure de :

Être informé de l'historique du Big data;
Connaître les dangers du Big data et savoir comment bien analyser ce type de données;
Vous familiariser avec une méthodologie rigoureuse pour les projets de Big Data;
Savoir comment explorer graphiquement le Big data;
Être informé des plateformes courantes selon les besoins.

Méthodologie

Plusieurs méthodes d’apprentissage permettant de mesurer votre progrès et votre intégration des concepts sont utilisés tout au long de la formation :

Exposé
Démonstration
Groupe de discussion
Étude de cas

Clientèle visée

Toutes personnes devant effectuer ou superviser une équipe de travail dont la mission sera d'exploiter les données.

À savoir lorsque cette formation est en ligne

Nos formations en ligne sont diffusées sous forme de classes virtuelles interactives et nous travaillons avec la plateforme Zoom.

Vous devez avoir un ordinateur avec un bon accès à Internet ainsi qu'une caméra, un micro et des haut-parleurs afin de participer à la formation. Pour faciliter les échanges avec le formateur ou la formatrice et les autres participants et participantes, ainsi que pour être en mesure de participer au volet pratique de la formation, la caméra doit être fonctionnelle et ouverte tout au long de la formation, à défaut de quoi votre participation pourrait être refusée.

Historique du Big data;
Les dangers du Big data;
Les bonnes pratiques méthodiques pour l'analyse;
Importer, structurer, nettoyer et visualiser des données;
Comment gérer les données manquantes;
Comment faire des visualisations et descriptions pertinentes;
Survol des classes de techniques de modélisation et d’apprentissage machine;
Survol des outils populaires selon les buts recherchés (visite de certains sites web).

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.