Objectif Pédagogique

• Découvrir les concepts clés du Big Data et de l’analyse de données en entreprise.
• Comprendre les enjeux liés à la gestion et à l’exploitation des données pour prendre des décisions éclairées.
• Explorer les outils et technologies utilisés dans le domaine de la data (data warehousing, ETL, BI).
• Analyser des cas pratiques de traitement et d’analyse de données pour comprendre les applications concrètes.

Durée

• 7 heures

Public Concerné

• Cette formation s'adresse aux apprenants souhaitant approfondir leur compréhension du monde de la data dans un contexte de test logiciel et d’analyse métier.
• Destinée aux professionnels de l’IT, aux testeurs logiciels, aux analystes métier et aux chefs de projet cherchant à acquérir des compétences en gestion et exploitation des données.
• Convient aux personnes désireuses de mieux comprendre les bases de la data, son rôle dans la prise de décision et son impact sur les métiers du test et de l’analyse.

Prérequis

• Avoir des connaissances de base en informatique ou en test logiciel.
• Maîtriser les fondamentaux des bases de données relationnelles et du langage SQL.
• Disposer d’une curiosité pour la gestion des données et leur utilisation dans un cadre professionnel.

Moyens pédagogiques et d’encadrement

• Cours théorique assurés par un formateur expérimenté.
• Support de cours détaillé.
• Séries d’exercices et travaux pratiques.
• Un ordinateur avec accès à tous les outils nécessaires pour le cours.
• Serveurs avec infrastructure technique nécessaire.

Suivi et évaluation des résultats

• Présentation & Atelier
• Compte rendu individuel
• Examen & QCM
• Attestations de présence
• Enquêtes de de satisfaction
• Suivi personnalisé et accompagnement régulier des stagiaires tout au long du cours.

Programme

• 1 Introduction au Big Data
• Définition et caractéristiques du Big Data.
• Enjeux et opportunités liés à l’exploitation des données massives.
• 2 Les différents types de données
• Données structurées, semi-structurées et non structurées.
• Formats de données courants (CSV, JSON, XML).
• 3 Collecte et stockage des données
• Méthodes de collecte de données (web scraping, API, etc.).
• Solutions de stockage (bases de données relationnelles, NoSQL, data lakes).
• 4 Traitement et nettoyage des données
• Techniques de préparation des données (nettoyage, transformation).
• Outils de traitement de données (Python Pandas, SQL).
• 5 Analyse exploratoire des données
• Méthodes d’analyse statistique et visualisation.
• Utilisation de logiciels comme Tableau ou Power BI.
• 6 Introduction à l’analyse prédictive
• Concepts de base de l’apprentissage automatique.
• Applications de l’analyse prédictive dans les entreprises.
• 7 Gestion de la qualité des données
• Importance de la qualité des données pour la prise de décision.
• Processus de validation et contrôle de qualité.
• 8 Éthique et réglementation des données
• Principes éthiques liés à l’utilisation des données personnelles.
• Conformité aux réglementations (RGPD, etc.).

Accessibilité Aux Personnes Handicapées