INTRODUCTION BIG DATA & DATA SCIENCE | version 2025
- Objectifs pédagogiques
- Sections du cours
- Avis
Bienvenue dans ce cours magistral pour vous initier au domaine du Big Data. Comme vous le savez l’ère numérique que nous vivons est synonyme de collecte, de transfert et de stockage de données numériques d’où la nécessité de concevoir de nouvelles approches pour voir et analyser le monde : le Big Data.
Cette formation s’adresse en particulier aux débutants, qui veulent apprendre ou tout simplement s’initier à ce concept qui prend de plus en plus d’ampleur dans cette époque grâce à des cours régulièrement mis à jour avec un accès à vie sans oublier que c’est satisfait ou remboursé durant 30 jours.
Ne soyez pas apeurés par le concept qui semble difficile à comprendre : de la collecte initiale à la mise en place d’une solution de stockage HDFS permettant d’organiser un très grand volume d’information, à l’initiation à la réalisation de programmes Pig et Hive qui, convertis en tâches MapReduce, permettent d’agréger et de filtrer les données pour finalement les analyser, tous ces aspects seront abordés avec une grande maitrise pédagogique avec de termes simples, d’ateliers pratiques, etc.
Pour rentrer dans le vif du sujet, vous allez apprendre à :
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Comprendre le rôle stratégique de la gestion des données pour l’entreprise
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Identifier ce qu’est la donnée, et en quoi consiste le fait d’assurer la qualité de données
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Synthétiser le cycle de vie de la donnée
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Assurer l’alignement des usages métiers avec le cycle de vie de la donnée
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Découvrir les bonnes pratiques en matière de contrôle de qualité des données
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Assurer la mise en oeuvre de la gouvernance de la donnée
Notez bien :
La formation se déroulera sous forme de cours théorique & pratique, d’exemples concrets et d’ateliers pour permettre aux participants de mettre en pratique les concepts appris. Des exercices, des mises en situation et des études de cas seront utilisés pour renforcer les connaissances.
Ressources d’apprentissage complémentaires :
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Atelier en ligne
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Documentation
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Consultez des exemples de tableaux de bord, de rapports et de fichiers de bureau.
Enfin, je m’engage à vous fournir la formation la plus complète possible sur Udemy pour vous permettre de réussir dans votre apprentissage.
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Je m’engage à répondre rapidement à vos questions pour vous aider à comprendre les concepts de la formation.
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Je vais ajouter des cas pratiques sur demande pour vous donner des exemples concrets de ce que vous apprenez.
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Je vais vous accompagner avec des cas pratiques et d’autres ressources utiles pour vous aider à mettre en pratique ce que vous apprenez.
Ces ajouts de vidéos seront, bien entendu, gratuits si vous avez acquis la formation.
Comment me contacter ? Je reste disponible dans la rubrique Question/Réponses d’Udemy pour répondre à vos questions.
À la fin de ce cours, si vous le suivez en entier et réussissez l’ensemble des quizz : Obtenez votre certification électronique à insérer dans votre CV et profil LinkedIn.
Dr. Firas
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1Bienvenue !!Leçon vidéo
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2Dr. Firas Partenaire formateur UdemyLeçon vidéo
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3Présentation rapide : "Qui suis-je ?"Leçon vidéo
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4Les méthodes et outils pédagogiques de la formationLeçon vidéo
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5FAQ UdemyLeçon vidéo
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6Bienvenue sur Udemy ! Présentez-vous !Leçon de texte
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7IntroductionLeçon vidéo
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8Support de coursLeçon de texte
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9Approche quantitative Vs Approche qualitativeLeçon vidéo
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10Définir les types d’objets mesurésLeçon vidéo
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11Types d'études statistiquesLeçon vidéo
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12Connaissances, Compétences, Statistiques et LogicielsLeçon vidéo
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13Les meilleurs logiciels de statistiques et analyse de donnéesLeçon vidéo
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22Le sens de la donnéeLeçon vidéo
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23Deep Learning VS machine learningLeçon vidéo
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24Le sens de la donnéeLeçon vidéo
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25Les nouvelles sources de donnéesLeçon vidéo
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26Big data-Smart data-Dark data-Fast data-Open dataLeçon vidéo
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27Big data vs Business IntelligenceLeçon vidéo
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28Données structurées et non structuréesLeçon vidéo
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29Stockage distribuéLeçon vidéo
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30Théorème de CAPLeçon vidéo
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31Python et les donnéesLeçon vidéo
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32R ou PYTHON : Comment choisir ?Leçon vidéo
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33L'écosystème de PythonLeçon vidéo
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34Schéma d’une API prédictive avec PythonLeçon vidéo
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35QCM DATA SCIENCEQuiz
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36QCM BIG DATAQuiz
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37Support de coursLeçon de texte
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38Installation Python 3.8.3Leçon vidéo
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39Exécuter le programme PythonLeçon vidéo
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40Les fonctionsLeçon vidéo
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41Les opérations de baseLeçon vidéo
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42Les opérations spécifiques à PythonLeçon vidéo
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43Ordre et prioritéLeçon vidéo
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44Les types de nombre part-1Leçon vidéo
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45Les types de nombre part-2Leçon vidéo
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56Lancer l'éditeur de code AtomLeçon vidéo
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57Les structures de contrôleLeçon vidéo
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58Plusieurs conditions de contrôleLeçon vidéo
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59Plusieurs conditions de contrôle Part-2Leçon vidéo
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60Plusieurs conditions de contrôle Part-3Leçon vidéo
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61Les conditions logiquesLeçon vidéo
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62Exercice avec les conditionsLeçon de texte
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63Correction Exercice avec les conditionsLeçon vidéo
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64Structure de contrôle avec boucle WhileLeçon vidéo
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65Structure de contrôle avec boucle While Part-2Leçon vidéo
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66Structure de contrôle avec boucle While Part-3Leçon vidéo
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67Création des listesLeçon vidéo
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68Manipulation de la liste Part-1Leçon vidéo
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69Manipulation de la liste Part-2Leçon vidéo
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70Manipulation de la liste Part-3Leçon vidéo
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71Manipulation de la liste Part-4Leçon vidéo
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72Les recherches dans une listeLeçon vidéo
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73Les fonctions dans les listesLeçon vidéo
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74Application des méthodes sur les listesLeçon vidéo
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75EXERCICE : manipulation des listesLeçon de texte
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76Exercice avec les listesLeçon vidéo
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77Manipulation des listes avec les bouclesLeçon vidéo
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78La boucle FOR Part-1Leçon vidéo
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79La boucle FOR Part-2Leçon vidéo
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80La boucle FOR Part-3Leçon vidéo
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81Création des dictionnairesLeçon vidéo
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82Chercher la valeur d'une cléLeçon vidéo
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83Mettre une liste dans un dictionnaireLeçon vidéo
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84Ajouter un nouveau clé à un dictionnaireLeçon vidéo
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85Recherche d'une cléLeçon vidéo
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86Méthode GetLeçon vidéo
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87Méthode KEYSLeçon vidéo
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88Exercice avec la manipulation des dictionnairesLeçon de texte
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89Exercice avec les dictionnairesLeçon vidéo