Python pour Big Data
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Description
- Introduction au Big Data et à Python
- Durée : 6 heures
- Objectif : Comprendre les concepts fondamentaux du Big Data et se familiariser avec les outils et bibliothèques Python utilisés pour le Big Data.
- Détails :
- Concepts et défis du Big Data : volume, variété, vélocité, véracité.
- Introduction à l’écosystème Big Data : Hadoop, Spark, NoSQL.
- Présentation de Python et de son utilisation dans le Big Data.
- Installation et configuration de l’environnement Python pour le Big Data (Anaconda, Jupyter Notebook).
- Introduction aux bibliothèques Python pour le Big Data : NumPy, Pandas, Dask.
- Manipulation et Préparation des Données avec Pandas
- Durée : 6 heures
- Objectif : Apprendre à manipuler et préparer de grandes quantités de données avec Pandas.
- Détails :
- Chargement et exploration des données avec Pandas.
- Nettoyage et transformation des données : gestion des valeurs manquantes, filtrage, tri.
- Fusion et agrégation des jeux de données.
- Optimisation de la manipulation des données avec Dask pour les grands ensembles de données.
- Techniques avancées de manipulation des données : pivoting, reshaping.
- Analyse des Données et Visualisation
- Durée : 6 heures
- Objectif : Analyser les données et créer des visualisations pour interpréter les résultats.
- Détails :
- Analyse statistique des données : statistiques descriptives, corrélation, régression.
- Visualisation des données avec Matplotlib et Seaborn.
- Création de tableaux de bord interactifs avec Plotly et Dash.
- Utilisation de Jupyter Notebook pour la présentation des analyses.
- Exploration de grandes quantités de données avec des techniques de visualisation avancées.
- Traitement Distribué des Données avec Apache Spark
- Durée : 6 heures
- Objectif : Maîtriser le traitement distribué des données avec Apache Spark et l’interface PySpark.
- Détails :
- Introduction à Apache Spark et à l’architecture de traitement distribué.
- Utilisation de PySpark pour le traitement des données en mémoire.
- Transformation et actions sur les RDDs (Resilient Distributed Datasets).
- Traitement des DataFrames et SQL avec Spark.
- Optimisation et tuning des tâches Spark pour le Big Data.
- Machine Learning pour le Big Data avec Python
- Durée : 6 heures
- Objectif : Appliquer des techniques de machine learning pour analyser et prédire des tendances dans des ensembles de données volumineux.
- Détails :
- Introduction au machine learning et à son application dans le Big Data.
- Utilisation de Scikit-learn pour des modèles de machine learning de base.
- Intégration de Spark MLlib pour des modèles distribués.
- Préparation des données pour le machine learning : normalisation, encodage, sélection de caractéristiques.
- Création, entraînement et évaluation de modèles de machine learning sur des grands ensembles de données.
Prérequis
- Connaissance de base de la programmation en Python. Compréhension des concepts fondamentaux de la manipulation des données. Expérience pratique avec des bibliothèques Python telles que NumPy et Pandas est recommandée.
Public Cible
- Développeurs et data scientists souhaitant se spécialiser dans le Big Data avec Python. Étudiants en informatique, data science ou disciplines connexes cherchant à approfondir leurs compétences en traitement des données massives. Professionnels de l'analyse de données cherchant à intégrer des techniques de Big Data et de machine learning dans leurs projets. Cette formation est conçue pour offrir une compréhension complète et pratique des concepts et techniques de traitement des données massives avec Python. Elle couvre les bases du Big Data, la manipulation et la préparation des données, l'analyse et la visualisation, le traitement distribué avec Apache Spark, et l'application de techniques de machine learning sur des grands ensembles de données.
