Développeur Full Stack BIG DATA Introduction à la data science
CEGEFOS
Descriptif de la formation
Gestion de projet
Développement WEB
Développement JAVA J2EE
Développement Microsoft .NET : (Optionnel)
Développement MOBILE : (Optionnel)
Administration Base de données
Architecte BIG DATA et science de données
Sécurité Informatique
A l’issue de la formation « Introduction à la data science », les apprenants auront les capacités de : Comprendre la data science et les opportunités pour les entreprises Bien positionner la data science dans la chaîne de traitement des données Assimiler des notions de programmation, statistiques, mathématiques, Machine Learning, d’analyse de données, de visualisation et de big data Comprendre le processus de collecte des données via des API web ou via le scraping Connaître l’utilité des technologies R, Python et SQL, dans la Data Science Connaître les techniques d'analyse (machines à vecteurs supports et forêts aléatoires)
Développeur Full Stack BIG DATA Introduction à la data science
Gestion de projet
Développement WEB
Développement JAVA J2EE
Développement Microsoft .NET : (Optionnel)
Développement MOBILE : (Optionnel)
Administration Base de données
Architecte BIG DATA et science de données
Sécurité Informatique
A l’issue de la formation « Introduction à la data science », les apprenants auront les capacités de : Comprendre la data science et les opportunités pour les entreprises Bien positionner la data science dans la chaîne de traitement des données Assimiler des notions de programmation, statistiques, mathématiques, Machine Learning, d’analyse de données, de visualisation et de big data Comprendre le processus de collecte des données via des API web ou via le scraping Connaître l’utilité des technologies R, Python et SQL, dans la Data Science Connaître les techniques d'analyse (machines à vecteurs supports et forêts aléatoires)
CEGEFOS
Technopôle Université 28 r Xavier Bichat CS 21838
72018 Le Mans
• Les prérequis nécessaires pour la formation Introduction à la data science sont : Connaître l’utilité du Data Mining et les problématiques du Big Data dans les approches statistiques
Recevoir la demande et rédiger un cahier de charges techniques pour la conception et la mise en place d’une solution d’analyse des données volumineuses
Installer et configurer l’écosystème Hadoop
Concevoir et déployer un système d’entrepôt de données structurées et non-structurées
Définir l’architecture des données
Ecrire des algorithmes d’analyse de données
Maîtriser la recherche étendue (ElasticSearch)
Concevoir un système d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique (Machine Learning)
Maîtriser l'analyse et la science de données
Développer des requêtes SQL et NO SQL pour traiter des données volumineuses
Sécuriser les bases de données et mettre en place des procédures de sauvegarde et de restauration
MISE EN SITUATION PROFESSIONNELLE : En cours de formation, un cahier de charges issu des données d’entreprises sera remis au candidat à la certification. Le cahier de charges propose un sujet de création d’une base de données, ou la modification d’une base existante en utilisant le langage correspondant Le candidat doit montrer qu’il est capable d’intégrer à la fois l’aspect « technique » et l’aspect « Fonctionnel ». Le candidat prépare son projet en se basant sur le cahier de charges fonctionnel.
A l’issue de la formation « Introduction à la data science », les apprenants auront les capacités de : Comprendre la data science et les opportunités pour les entreprises Bien positionner la data science dans la chaîne de traitement des données Assimiler des notions de programmation, statistiques, mathématiques, Machine Learning, d’analyse de données, de visualisation et de big data Comprendre le processus de collecte des données via des API web ou via le scraping Connaître l’utilité des technologies R, Python et SQL, dans la Data Science Connaître les techniques d'analyse (machines à vecteurs supports et forêts aléatoires)
Cette formation, va vous initier à la data science moderne, également appelée science des données en français, vous allez comprendre l'utilité de la data science pour obtenir des informations exploitables à partir de divers jeux de données complexes. Vous allez aborder les notion de la programmation, des statistiques, des mathématiques, de machine learning, d’analyse de données, de visualisation et de big data. vous apprendrez à collecter des données via des API web ou via le scraping, et aborderez les technologies R, Python et SQL ainsi que certaines techniques d'analyse (machines à vecteurs supports et forêts aléatoires).
Source : Cariforef des Pays de la Loire - 144902 - Code établissement : 37469
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N’hésitez pas, néanmoins, à prendre contact avec l’organisme de formation. Des places se sont peut-être libérées
ou de nouvelles sessions programmées prochainement.
Pour vous aider dans votre recherche, des chargé.e.s d'information sont à votre disposition.