Mettre en place un projet big data

Stage 112

Objectifs

  • Découvrir le concept Big data et ses principaux enjeux
  • Connaître les compétences clés et les métiers du Big data
  • Découvrir les technologies mobilisées dans le cadre du Big data
  • Concevoir des modèles d'analyse
  • Appréhender les 5 phases types d'un projet "Big Data"

Programme

Concepts et principaux enjeux du Big data

  • Des 3 V (volume, variété, vélocité) de Gartner aux 7 V
  • Les facteurs d'émergence du Big data
  • Enjeux, nouveaux défis et freins pour l'entreprise
  • Exemples concrets d'application du Big data

Compétences clés et métiers du Big data

  • Reconnaître le profil d'un data scientist
  • Découvrir les autres métiers du Big data (Chief Data Officer, Data Architect...)
  • Expérimenter au sein d'un datalab
  • Faire appel à la prestation externe ou développer les compétences internes

Environnement technologique du Big data

  • Comprendre le framework Hadoop et le pattern MapReduce
  • Identifier les communautés Open Source participant au développement de Hadoop
  • Découvrir l'écosystème autour d'Hadoop (HDFS, NOSQL, Spark, Pig, Hive, Mahout...)
  • Comparer les distributions Hadoop

Modèles d'analyse pour le Big data

  • Organiser l'information pour optimiser l'analyse des données
  • Evaluer un score par modèle de régression (score d'attrition, de risque, d'appétence...)
  • Segmenter une population par clustering
  • Analyser l'opinion à partir de verbatims

Différentes phases d'un projet Big data

  • Étude d'opportunité et de faisabilité, évaluation du retour sur investissement (ROI)
  • Extraction des données
  • Construction de modèles
  • Analyse des données
  • Mises en place d'actions prescriptives ou préventives

Voir aussi/Pour aller plus loin 113 De l'analyse de données au big data ;114 Open data

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