Intelligence Artificielle, Big Data

Formation Maîtriser Big Data, Analyse Données, Visualisation & Storytelling Efficace

Apprenez à exploiter le Big Data, de l'analyse à la visualisation. Transformez les données brutes en insights exploitables. Maîtrisez le storytelling pour communiquer efficacement vos découvertes.

Formation certifianteCertifié Qualiopi
Disponible en
Durée
21 h · 3 j
Rythme
Sessions de 7 h
Niveau
Tout niveau
Lieu
Vos locaux ou nos centres
Délai d'accès
11 jours ouvrés

Tarif intra-entreprise

Sur devis

Groupe jusqu'à 10 personnes · programme adaptable

Demander un devisÊtre rappelé par un conseiller

Réponse sous 24 h ouvrées · sans engagement

Financement

OPCOPlan de développement des compétencesFNE / FAFSimuler mon financement

Objectifs de la formation

Apprendre à traiter et exploiter les données Big Data
Analyser les données et extraire des insights
Concevoir des visualisations de données percutantes
Structurer un récit à partir des données (data storytelling)

Programme détaillé

12 modules · 21 heures
01

Introduction au Big Data et son Écosystème

  • —Définition et caractéristiques du Big Data (3V, 5V)
  • —Sources de données massives et typologies (structurées, semi-structurées, non structurées)
  • —Principales technologies et architectures Big Data (Hadoop, Spark, NoSQL)
02

Collecte et Stockage de Données Massives

  • —Stratégies d'ingestion de données (batch, streaming)
  • —Vue d'ensemble des bases de données NoSQL (MongoDB, Cassandra)
  • —Systèmes de fichiers distribués (HDFS) et stockage cloud
03

Préparation et Nettoyage des Données

  • —Évaluer la qualité des données et identifier les anomalies
  • —Appliquer des techniques de nettoyage pour des données fiables
  • —Transformer et normaliser les données pour l'analyse
  • —Utiliser des outils pour automatiser le processus de nettoyage
  • —Documenter les étapes de préparation pour assurer la traçabilité
04

Traitement Distribué avec Apache Spark

  • —Introduction à Apache Spark et son architecture
  • —Utilisation de Spark SQL pour l'analyse structurée
  • —Manipulation de DataFrames et RDDs
05

Principes Fondamentaux de l'Analyse de Données

  • —Mesures statistiques descriptives (moyenne, médiane, écart-type)
  • —Corrélation et régression linéaire simple
  • —Introduction à l'analyse exploratoire des données (EDA)
06

Techniques Avancées d'Analyse de Données

  • —Analyse de séries temporelles et prédiction
  • —Introduction aux algorithmes de machine learning supervisé (régression, classification)
  • —Introduction aux algorithmes de machine learning non supervisé (clustering)
07

Outils d'Analyse et Modélisation Prédictive

  • —Utilisation de Python (Pandas, Scikit-learn) pour l'analyse
  • —Construction de modèles prédictifs simples
  • —Évaluation des performances des modèles
08

Introduction à la Data Visualisation

  • —Importance de la visualisation pour l'interprétation des données
  • —Principes du design graphique pour la data visualisation
  • —Choix des types de graphiques adaptés aux données (histogrammes, nuages de points)
09

Création de Visualisations Efficaces

  • —Utilisation d'outils de visualisation (ex: Matplotlib, Seaborn, Plotly)
  • —Personnalisation et amélioration des graphiques
  • —Visualisation de données massives et agrégation
10

Principes du Data Storytelling

  • —Définir une structure narrative claire pour guider l'audience
  • —Utiliser des métaphores visuelles pour renforcer le message
  • —Adapter le ton et le style au public cible pour un impact maximal
  • —Élaborer des scénarios basés sur les données pour susciter l'intérêt
  • —Intégrer des éléments visuels pour rendre l'histoire plus engageante
11

Construire une Histoire avec les Données

  • —Développement d'un scénario et d'un arc narratif
  • —Utilisation d'éléments visuels pour renforcer le message
  • —Techniques d'engagement de l'audience
12

Présentation et Communication des Résultats

  • —Préparation de présentations impactantes
  • —Communication orale efficace des analyses
  • —Gestion des questions et des objections
Le conseil de l'expert

L'un des objectifs pédagogiques clés de cette formation est d'apprendre à concevoir des visualisations de données percutantes. Cela revêt une importance cruciale dans le contexte actuel où la surcharge d'informations peut rendre difficile la transmission d'insights clairs. Les participants acquerront des compétences pour transformer des données complexes en représentations visuelles accessibles, facilitant ainsi la compréhension et la prise de décision. Un défi fréquent rencontré par les apprenants dans le domaine du Big Data est la difficulté à passer de l'analyse des données à la narration efficace (data storytelling). Beaucoup se concentrent sur les aspects techniques sans considérer l'importance de structurer un récit autour des données pour capter l'attention de leur audience. Cette formation met l'accent sur l'intégration de techniques de storytelling dans l'analyse, ce qui permet d'éviter cette erreur commune et de rendre les présentations bien plus impactantes. Ce qui différencie notre formation est son approche holistique, qui allie théorie et pratique, en intégrant des outils de traitement distribué avec Apache Spark et des techniques avancées d'analyse de données. Nos formateurs expérimentés partagent des études de cas réels et des applications concrètes pour illustrer chaque module, garantissant que les participants ne se contentent pas d'apprendre des concepts, mais acquièrent également une maîtrise opérationnelle des outils et méthodes pour le traitement des Big Data. Pour tirer le maximum de cette formation, il est recommandé aux participants de venir avec des exemples concrets de données issues de leur environnement professionnel. En apportant des cas d'utilisation réels, ils pourront non seulement comprendre les outils et techniques enseignés, mais aussi les appliquer directement à leur contexte. Cela enrichira non seulement leur apprentissage, mais également les échanges avec les autres participants, maximisant ainsi l'impact de la formation.

Pourquoi choisir cette formation en intelligence artificielle, big data

🎯

Approche Pratique et Interactive

Participez à des ateliers pratiques intégrant le traitement des données avec Apache Spark, pour une maîtrise immédiate des techniques de Big Data.

📊

Visualisations Impactantes

Apprenez à concevoir des visualisations de données percutantes, permettant de transformer des insights complexes en récits compréhensibles et engageants.

🔍

Analyse Avancée des Données

Développez vos compétences avec des techniques avancées d'analyse de données, essentielles pour extraire des informations critiques et orienter les décisions.

🌐

Écosystème Big Data Complet

Découvrez l'écosystème du Big Data, de la collecte à l'analyse, pour une compréhension globale des flux de données dans votre organisation.

📈

Data Storytelling Efficace

Maîtrisez l'art du data storytelling pour structurer des récits captivants, transformant vos analyses en outils de persuasion puissants.

🛠️

Formation Accessible à Tous

Que vous soyez débutant ou expert, cette formation est conçue pour s'adapter à tous les niveaux, garantissant un apprentissage enrichissant pour chacun.

Compétences acquises

Traiter et exploiter les données Big Data

Collecter, stocker et préparer des ensembles de données massives, en utilisant les architectures et outils adaptés pour les rendre exploitables à l'analyse.

Analyser les données et extraire des insights

Appliquer des méthodes statistiques et des algorithmes d'apprentissage automatique pour explorer les données, identifier des tendances, des corrélations et des informations pertinentes.

Concevoir des visualisations de données percutantes

Choisir les représentations graphiques appropriées et utiliser des outils de data visualisation pour transformer les données brutes en images claires et compréhensibles.

Structurer un récit à partir des données (data storytelling)

Traduire des analyses complexes en histoires concises et convaincantes, en utilisant des techniques narratives pour communiquer efficacement les découvertes à un public varié.

Public, prérequis et modalités

Public visé

Data Scientists & Analystes Débutants Chefs de Projet & Managers Développeurs & Ingénieurs Data Professionnels de la Veille Stratégique

Prérequis

Aucun prérequis spécifique, mais une bonne compréhension des concepts de base de la gestion de données et de l'intelligence artificielle est recommandée.

Moyens pédagogiques

Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.

Suivi & évaluation

Évaluation continue à travers les travaux pratiques et les devoirs Évaluation finale à travers un projet réalisé par les participants Rétroaction de la part des participants et des formateurs

Accessibilité

Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.

Financer cette formation

Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.

OPCO

Formations financées via votre opérateur de compétences

Les OPCO peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l'alternance.

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FAF

Aide à la formation pour les indépendants

Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).

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France Travail

Des aides pour les demandeurs d'emploi

France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.

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Employeur

Votre entreprise peut financer votre formation

Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.

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FNE-Formation

Un soutien pour les entreprises en transformation

Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.

En savoir plus

Besoin d'aide pour choisir votre dispositif ?

Nos conseillers analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.

Être conseillé gratuitement

Ils ont suivi cette formation

« Un participant a utilisé les techniques de visualisation de données apprises pour créer des graphiques percutants qui ont captivé l'attention de son équipe lors d'une présentation. »

Participant à cette formation · avis recueilli en fin de session

« À son retour, un autre participant a appliqué les méthodes d'analyse de données pour extraire des insights clés qui ont influencé la stratégie de l'entreprise. »

Participant à cette formation · avis recueilli en fin de session

Questions fréquentes

Aucun prérequis technique spécifique n'est demandé pour suivre cette formation. Une bonne maîtrise des outils bureautiques classiques est un plus.

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