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Analyse du Big Data : Les fondamentaux

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Analyse du Big Data : Les fondamentaux

6 crédits ECTSÀ partir de la fin de la M.Sc.1

Introduction

L'analyse du Big Data permet aux entreprises de prendre de meilleures décisions.

Au cours de cette option d'analyse du Big Data, vous obtenez les compétences pour élaborer des stratégies concurrentielles axées sur l'analyse des données.

Vous apprenez à utiliser une approche globale articulée autour du cycle de vie des données en appliquant des méthodes de modélisation des données sophistiquées à vos projets d'analyse du Big Data.
Au cours de cette option, vous allez acquérir les compétences nécessaires pour élaborer une feuille de route efficace pour la mise en œuvre d'une solution d'analyse du Big Data robuste.
Vous apprendrez notamment à transformer vos objectifs métier en cas d'analyse des données et à appliquer la méthode du cycle de vie de l'analyse des données pour créer une solution complète.
Vous découvrirez également différentes techniques d'analyse avancée des données, comme par exemple la mise en cluster, les règles d'association, les classifications et les modèles de recommandation.

Vous utiliserez entre autres les outils suivants : R, Rattle, Hadoop, RHadoop et Mahout.

Objectifs

  • Appliquer des techniques d’exploration des données pour améliorer la prise de décisions métier à partir de sources de données internes et externes
  • Prendre une longueur d’avance sur ses concurrents avec l’analyse des données structurées et non structurées
  • Prédire un résultat en utilisant des techniques d’apprentissage automatique supervisé


Contenu de la Spécialisation

  • 1. Présentation de R

    1.1. Exploration et analyse des données avec R
    1.2. Faciliter la pensée analytique avec la visualisation des données
  • 2. Manipuler les ensembles volumineux et les données non structurées

    2.1. Explorer les données non structurées pour les applications métier
    2.2. Difficultés supplémentaires liées au Big Data
  • 3. Prédire les résultats avec des techniques de régression

    3.1. Estimer les valeurs avec les règles de régression linéaire et logistique
    3.2. Techniques de régression pour manipuler le Big Data
  • 4. Classer les données par catégorie avec des règles de classification

    4.1. Identification automatique de chaque nouvel élément de données
    4.2. Évaluer les performances des modèles
  • 5. Déceler des tendances dans un ensemble de données complexes avec le clustering et l’analyse des associations

    5.1. Identifier des groupes encore inconnus dans un ensemble de données
    5.2. Mettre à jour les connexions avec l’analyse des associations
  • 6. Utiliser les données transactionnelles pour générer des recommandations et des règles d’association

    6.1 Définir et évaluer des règles d’association

Ressources

Pour les Advanced Members (Inscrits à un cursus ou titulaires du statut)

Ces ressources sont une sélection utile d'un ensemble très riche de plus de 20.000 livres et vidéos de cours issus des plus grandes maisons d'édition et des meilleurs experts internationaux mis en accès illimité à la disposition des inscrits à SUPINFO International University disposant du statut "Advanced Member". Toute personne inscrite à un cursus SUPINFO dispose automatiquement de ce statut.Si vous n'êtes pas déjà authentifié sur les sites des bibliothèques de ressources SUPINFO, soit avec vos identifiants dédiés soit en passant par Open Campus, l'usage des liens ci-dessous ne vous donnera accès qu'à un aperçu des ouvrages. Devenez Advanced Member

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