Data Science, AI

Big Data : Gestion et Analyse de Données Massives

Cette formation spécialisée vous plonge au cœur des technologies de traitement de données à grande échelle, en commençant par une introduction approfondie au Big Data et à l'architecture Hadoop. Vous maîtriserez le traitement de données avec Spark et apprendrez à gérer des solutions de stockage NoSQL, incluant MongoDB et Cassandra, pour répondre aux besoins modernes de flexibilité et de volume. L'apprentissage se poursuit par l'analyse de données massives, vous permettant de transformer des volumes complexes en informations stratégiques exploitables. Le cursus met également l'accent sur l'aspect opérationnel en abordant le streaming de données en temps réel et la gestion de clusters distribués. Vous explorerez l'utilisation des outils Cloud leaders (AWS, Azure, GCP) et les techniques d'optimisation de performance indispensables pour garantir l'efficacité des infrastructures. La formation s'achève par la réalisation d'un projet final consistant à déployer une solution Big Data complète, consolidant ainsi votre expertise technique pour relever les défis industriels de demain.

Avancé 70 heures Equipe Accurametrics Certificat inclus 10 modules Aucun avis pour le moment

Leçons

Quiz et évaluations

Exercices et labs

Ce que vous allez apprendre

Comprendre les concepts essentiels de Big Data : Gestion et Analyse de Données Massives

Appliquer les méthodes sur des cas concrets et guidés

Structurer un projet professionnel avec une démarche claire

Valoriser vos acquis avec un certificat vérifiable

Programme

Le contenu de la formation

Un parcours séquencé pour progresser avec méthode. Le détail des leçons est visible ci-dessous ; leur contenu s'ouvre après inscription.

Module 1 : Introduction au Big Data

Maîtrisez Introduction au Big Data pour gérer des volumes massifs de données

1 quiz/test(s)

Module 2 : Architecture Hadoop et écosystème

Maîtrisez Architecture Hadoop et écosystème pour gérer des volumes massifs de données

1 quiz/test(s)

Module 3 : Traitement avec Spark

Maîtrisez Traitement avec Spark pour gérer des volumes massifs de données

1 quiz/test(s)

Module 4 : Stockage NoSQL (MongoDB, Cassandra)

Maîtrisez Stockage NoSQL (MongoDB, Cassandra) pour gérer des volumes massifs de données

1 quiz/test(s)

Module 5 : Streaming de données en temps réel

Maîtrisez Streaming de données en temps réel pour gérer des volumes massifs de données

1 quiz/test(s)

Module 6 : Gestion de clusters et distribution

Maîtrisez Gestion de clusters et distribution pour gérer des volumes massifs de données

1 quiz/test(s)

Module 7 : Analyse de données massives

Maîtrisez Analyse de données massives pour gérer des volumes massifs de données

1 quiz/test(s)

Module 8 : Outils cloud (AWS, Azure, GCP)

Maîtrisez Outils cloud (AWS, Azure, GCP) pour gérer des volumes massifs de données

1 quiz/test(s)

Module 9 : Optimisation et performance

Maîtrisez Optimisation et performance pour gérer des volumes massifs de données

1 quiz/test(s)

Module 10 : Projet final : Solution Big Data complète

Maîtrisez Projet final : Solution Big Data complète pour gérer des volumes massifs de données

1 quiz/test(s)

Avis des apprenants

Retours sur la formation

Les avis sont moderes avant publication afin de garder des retours utiles et fiables.

0.0 / 5

0 avis approuve(s)

Chargement des avis...

Intervenants

Des experts pour accompagner votre progression

Des professionnels passionnés par la transmission, la Data et l’intelligence artificielle appliquée.

Anderson DENART

CEO & AI / ML Engineer

Anderson Denart est Data Scientist et AI Engineer, fondateur et CEO de Accurametrics Data Solutions. Spécialisé en intelligence artificielle appliquée, machine learning, NLP, scoring, computer vision et déploiement de solutions data, il accompagne les entreprises dans la transformation de leurs données en leviers de performance mesurables. Son expertise couvre la conception de modèles prédictifs, l’automatisation de processus décisionnels, la création de dashboards intelligents et l’industrialisation de solutions IA orientées métier. Fort d’expériences en data science, scoring bancaire, économétrie et business intelligence, il combine rigueur statistique, vision stratégique et maîtrise technique pour développer des solutions fiables, scalables et directement exploitables par les organisations.

Josué THELISSAINT

Academic Director /Financial Economist, PhD

Josué Thélissaint est docteur en économie financière, économiste financier et decision scientist, avec une expertise à l’intersection de la finance quantitative, de l’analyse économique, des cryptomarchés et de la DeFi. Son profil se distingue par une double maîtrise : une solide formation académique en ingénierie économique et financière, statistiques et économie appliquée, ainsi qu’une compétence technique en développement informatique et exploitation de données. Cette combinaison lui permet d’aborder les problématiques financières avec une approche rigoureuse, analytique et orientée décision. Il intervient sur des sujets complexes liés à la modélisation économique, à l’analyse des marchés financiers, à l’évaluation des risques et à l’aide à la décision dans des environnements data-driven. Son parcours reflète un positionnement hybride rare, capable de relier la recherche académique, la finance moderne et les technologies émergentes.

Joseph Kokouvi DJAFON

Doctorant en Economie

Joseph Kokouvi Djafon possède un parcours académique solide en économie, statistiques et économétrie. Actuellement doctorant en économie à l’Université de Strasbourg, il a auparavant obtenu un master en statistiques et économétrie dans la même université, où il s’est distingué comme major de promotion. Son profil combine une forte expertise quantitative avec des compétences en économétrie avancée, séries temporelles, données de panel, programmation, gestion de données, web scraping et machine learning avec Python. Il dispose également d’une formation approfondie en économie du développement acquise à l’Université de Lomé, où il a aussi obtenu d’excellents résultats académiques.

Esperant KONZO

AI / ML Engineer

Esperant Konzo est un AI/ML Engineer spécialisé dans la conception d’agents intelligents, l’automatisation des processus et la mise en place d’infrastructures IA à grande échelle. Son expertise couvre les architectures RAG, le Model Context Protocol, les bases vectorielles, les agents conversationnels et les systèmes IA connectés à des bases de connaissances d’entreprise. Il a travaillé sur des cas d’usage à fort impact, notamment la détection de fraude, la conformité LCB-FT, l’automatisation documentaire et le développement d’agents IA pour plus de 100 000 utilisateurs. Co-fondateur de la Bantu Language Initiative, il porte également une vision ambitieuse autour du NLP pour les langues africaines sous-représentées, avec l’objectif de construire une infrastructure IA adaptée à des centaines de millions de locuteurs bantous.

Yvens Joseph FLEURIOT

Consultant en droit de l’IA et des données

Yvens Joseph FLEURIOT est juriste spécialisé en droit du numérique, avec une expertise en protection des données, intelligence artificielle, droit de l’internet et gouvernance des systèmes d’information. Formé en droit haïtien et français, il est titulaire d’un master en droit des affaires spécialisé dans le numérique. Ses compétences juridiques, complétées par des connaissances techniques en conception web et une maîtrise de l’anglais du numérique, lui permettent d’accompagner les organisations sur leurs enjeux de conformité, de gouvernance et d’encadrement juridique des technologies. Son parcours en théologie, histoire et société renforce également sa compréhension des impacts sociaux et éthiques du numérique.

Patrick TELEMAQUE

Economiste / Statisticien

Patrick TELEMAQUE travaille à l’Institut Haïtien de Statistique et d’Informatique (IHSI), où il contribue à la collecte et à l’analyse de données d’entreprises à des fins statistiques et économiques. Économiste et bénéficiaire d’une bourse d’excellence à l’Université Quisqueya, il est également certifié en gestion de projet et en suivi-évaluation. Passionné par la statistique et l’analyse de données, il met son expertise au service de la prise de décision et du développement.