- 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.
Course Features
- Lecture 0
- Quiz 0
- Duration 30 heures
- Skill level Expert
- Language Français
- Students 0
- Certificate No
- Assessments Yes
- 1 Section
- 0 Lessons
- 30 Hours
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- Objectifs du cours0 ItemsManipulation et Préparation des Données : Utilisation des Bibliothèques Pandas et NumPy : Apprendre à manipuler des ensembles de données volumineux en utilisant les bibliothèques Pandas et NumPy pour effectuer des opérations de nettoyage, de transformation et de prétraitement. Gestion des Données Manquantes : Techniques pour identifier et gérer les données manquantes, y compris l'imputation et l'élimination des valeurs manquantes. Intégration de Données : Apprendre à fusionner, agréger et rejoindre des ensembles de données provenant de différentes sources. Traitement Distribué des Données : Introduction à Apache Spark : Utiliser PySpark pour effectuer des opérations de traitement distribué sur des grands ensembles de données. Hadoop et HDFS : Comprendre les concepts de base de Hadoop et du système de fichiers distribué HDFS, et apprendre à interagir avec eux en utilisant Python. Dask : Utiliser Dask pour paralléliser les calculs et manipuler des données volumineuses qui ne tiennent pas en mémoire. Analyse des Données et Modélisation : Analyse Statistique : Effectuer des analyses statistiques de grandes quantités de données en utilisant des bibliothèques comme SciPy et StatsModels. Machine Learning avec Big Data : Appliquer des algorithmes de machine learning sur de grands ensembles de données en utilisant des bibliothèques comme Scikit-learn et PySpark MLlib. Visualisation des Données : Créer des visualisations interactives et informatives avec des bibliothèques telles que Matplotlib, Seaborn, et Plotly. Stockage et Gestion des Données : Bases de Données NoSQL : Introduction à l'utilisation des bases de données NoSQL comme MongoDB et Cassandra pour stocker et interroger de grands volumes de données. Bases de Données Relationnelles : Utilisation de bases de données relationnelles optimisées pour le Big Data, comme PostgreSQL avec PostGIS pour les données géospatiales. Cloud Computing : Apprendre à utiliser les services de cloud computing comme AWS, Google Cloud, et Azure pour stocker, traiter et analyser des données à grande échelle. Projets Pratiques et Applications Réelles : Études de Cas : Travailler sur des projets pratiques basés sur des cas réels pour appliquer les compétences acquises, comme l'analyse de grandes bases de données clients, la détection de fraudes ou l'analyse de sentiments sur des réseaux sociaux. Déploiement des Solutions Big Data : Apprendre à déployer des solutions de Big Data en production, en utilisant des pipelines de données et des outils de déploiement comme Docker et Kubernetes. Optimisation et Performance : Techniques pour optimiser le traitement des données et améliorer les performances des applications Big Data.
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 ciblé
- 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.