Données & IA
Certifiant
Microsoft Power BI
1 200 TND
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Données & IA
Fondamentaux et Architecture Big Data
★★★★★
4,9/5
·
9 étudiants formés
Maîtrisez les principes fondamentaux, l'écosystème technologique et l'architecture des systèmes Big Data, de la collecte des données à leur visualisation.
À propos de cette formation
Cette formation dispensée par Expert Team Tunisie, centre de formation IT agréé par l'État, vous initie aux fondamentaux du Big Data et à l'architecture des systèmes de gestion des données massives. Elle couvre l'ensemble de la chaîne de valeur de la donnée : enjeux stratégiques, collecte, stockage distribué, traitement, analyse et datavisualisation.
Le programme combine une approche conceptuelle (cycle de vie de la donnée, gouvernance, qualité, aspects juridiques et éthiques) et une découverte des technologies de référence de l'écosystème Big Data : Hadoop et son écosystème (HDFS, YARN, MapReduce, Hive, Pig, Spark, HBase), les bases NoSQL (Cassandra, MongoDB, Neo4j), les outils ETL comme Talend, ainsi que les outils de datavisualisation (Tableau, Qlik). Une ouverture vers la Data Science, le Machine Learning et le Deep Learning complète le parcours.
À l'issue de la formation, les participants disposent d'une vision d'ensemble structurée du domaine, leur permettant de comprendre les architectures Big Data, de dialoguer avec les équipes techniques et de contribuer à des projets de valorisation des données au sein de leur organisation.
Ce que vous allez apprendre
À la fin de la formation, vous serez capable de :
- Comprendre le rôle stratégique de la gestion des données et les enjeux du Big Data pour l'entreprise
- Identifier les caractéristiques, types et sources de données ainsi que les critères de qualité
- Maîtriser le cycle de vie de la donnée et les principes de gouvernance et de contrôle qualité
- Décrire l'architecture et l'écosystème Hadoop (HDFS, YARN, MapReduce, Hive, Pig, Spark)
- Mettre en œuvre les mécanismes de collecte, de stockage distribué et de traitement des données (ETL, NoSQL)
- Appréhender les méthodes d'analyse de données, de Machine Learning et de Deep Learning
- Concevoir des restitutions et tableaux de bord grâce aux outils de datavisualisation (Tableau, Qlik)
- Conduire une démarche méthodologique de projet Big Data, du besoin métier à la décision
Un parcours en 7 modules
35 heures structurées, de la théorie à la pratique.
01 Introduction au Big Data 4h
- Enjeux et perspectives du Big Data
- Chiffres clés français et internationaux
- La donnée comme matière première : types, structures et sources
- Écosystème Big Data et acteurs du marché
- Nouveaux métiers de la data
02 La collecte des données Big Data 4h
- Définitions clés : Big Data, Data Science, Machine Learning
- Caractéristiques des données massives
- Architectures orientées stockage, calcul et temps réel
- Enjeux juridiques et éthiques
- Cycle de vie et qualité de la donnée
- Création de valeur et processus Data Science
03 Méthodologie d'implémentation d'un projet Big Data 4h
- Définition des besoins métiers et objectifs
- Spécificités Big Data : incertitude, budget, délais, organisation
- Sélection des outils appropriés
- Exploration et prétraitement des données
- Analyse, modélisation et communication des résultats
- Transformation en décisions et actions
04 Outils et technologies : l'écosystème Hadoop 6h
- Écosystème Apache Hadoop et distributions
- Clusters Hadoop, HDFS, YARN, MapReduce
- Composants : HBase, Pig, Hive, Spark
- Cas d'utilisation et implémentations
05 Collecte, stockage et traitement des données 6h
- Sources et caractéristiques des jeux de données
- Principes ETL et Talend
- Gestion des données semi et non structurées
- Stockage distribué et HDFS/MapReduce
- Bases NoSQL : Cassandra, Neo4j, MongoDB
- Pig, Hive et ElasticSearch
06 Analyse des données 6h
- Méthodes et techniques d'analyse statistique et prédictive
- Apache Spark
- Convergence Big Data et Intelligence Artificielle
- Familles de modèles de Machine Learning : régression, classification, clustering, NLP
- Feature engineering, entraînement et test d'algorithmes
- Principes du Deep Learning et réseaux de neurones
07 Datavisualisation 5h
- Enjeux et objectifs de la communication des résultats
- Principes de représentation visuelle
- Outils : Tableau et Qlik
- Bonnes pratiques : couleurs, graphiques, tableaux de bord, infographies
- Visualisation interactive
Prérequis
Aucune connaissance technique particulière n'est requise. Une connaissance de base du langage SQL est recommandée, ainsi qu'idéalement une sensibilisation préalable aux enjeux et perspectives du Big Data.
Public visé
Professionnels de l'informatique, analystes, chefs de projet, décideurs et toute personne souhaitant acquérir une vision globale et des compétences en architecture et gestion des données massives (Big Data).
Intermédiaire
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Apprenez avec un expert du terrain
Une pédagogie orientée projet, nourrie par des cas concrets.
NH
Nizar Haddad
Architecture, Cloud & Cybersécurité — AWS, TOGAF, CEH
Consultant-formateur certifié, praticien du domaine.
Formateur expert
Pédagogie active
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Calendrier
Prochaines sessions
Places limitées pour garantir un suivi personnalisé.
03 août
2026
8 places restantes
14 sept.
2026
7 places restantes
Toutes les sessions
Voir le calendrier| Date de début | Horaire | Lieu | Formateur | Places | |
|---|---|---|---|---|---|
|
03/08/2026
Lundi
|
09h00 – 16h00 |
Tunis
Salle Alpha
|
Nizar Haddad | 8 places restantes | |
|
14/09/2026
Lundi
|
09h00 – 16h00 |
Sfax
Salle Sfax
|
Nizar Haddad | 7 places restantes |
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