Big Data & IA : Stratégies et Applications avec Python & Cloud

L'intégration du Big Data et de l'Intelligence Artificielle est devenue un impératif stratégique pour les organisations cherchant à optimiser leurs opérations et à innover. Cette formation offre une immersion complète dans les concepts clés et les applications concrètes de ces technologies, permettant aux stagiaires de transformer des volumes massifs de données en leviers de performance et de décision. Les stagiaires acquièrent des compétences fondamentales pour concevoir et déployer des solutions Big Data et IA. Ils se familiariseront avec les architectures distribuées comme Hadoop et Spark, maîtriseront l'analyse de données avec Python (Pandas, Scikit-learn) et exploreront les capacités des plateformes cloud majeures telles qu'AWS, Azure et Google Cloud pour l'entraînement et le déploiement de modèles. La formation aborde également les enjeux éthiques et réglementaires cruciaux liés à l'exploitation de l'IA, garantissant une approche responsable et conforme.

Maîtrisez le Big Data et l'IA : concepts clés, outils modernes, applications concrètes et stratégies d'implémentation pour booster votre organisation.

Durée : 7 heures

Domaine : Data & IA

Objectifs pédagogiques

• Définir et mettre en œuvre des stratégies Big Data et IA alignées sur les objectifs métiers.
• Configurer et déployer des solutions de traitement Big Data avec Hadoop et Spark.
• Automatiser l'analyse de données massives en utilisant Python et les services cloud.
• Identifier et adresser les enjeux éthiques et réglementaires dans les projets d'IA.
• Concevoir des architectures serverless pour le traitement et l'analyse de données.

Technologies et outils

• Hadoop
• Spark (Spark Core, Spark SQL, MLlib, GraphX)
• NoSQL (MongoDB, Cassandra, Redis)
• Python (Pandas, Scikit-learn)
• R
• Tableau
• Power BI
• AWS (SageMaker, EMR)
• Azure (Azure Machine Learning, Databricks)
• Google Cloud (Vertex AI, Dataproc)

Public cible

Cette formation s'adresse aux managers et chefs de projets souhaitant piloter des initiatives Big Data & IA, aux data scientists et analystes désireux d'approfondir leurs compétences, ainsi qu'aux professionnels IT voulant intégrer l'IA dans leurs solutions et infrastructures, quel que soit leur niveau d'expérience.

Prérequis techniques

• Notions de base en informatique.
• Connaissance des concepts fondamentaux de la data et de l'IA.

Programme détaillé

Module 1 : Introduction au Big Data et à l'IA

• Définition et concepts clés du Big Data, de l'Intelligence Artificielle, du Machine Learning et du Deep Learning.
• Exploration des cinq caractéristiques principales du Big Data : Volume, Vélocité, Variété, Véracité, Valeur.
• Vue d'ensemble des technologies et outils majeurs utilisés dans les écosystèmes Big Data et IA.
• Analyse d'exemples concrets d'applications réussies du Big Data et de l'IA dans divers secteurs industriels.

Module 2 : Sources de données, Types d'analyse et Gouvernance

• Identification et classification des sources de données : structurées, non structurées, semi-structurées, et en streaming.
• Exploration des méthodes d'accès aux sources de données internes et externes, incluant les API, l'open data et les réseaux sociaux.
• Présentation des différents types d'analyse de données : descriptive, diagnostique, prédictive, prescriptive et augmentée.
• Introduction aux concepts fondamentaux de la gouvernance des données, incluant la qualité, la sécurité et la conformité réglementaire (RGPD).

Module 3 : Technologies et Outils Modernes du Big Data et de l'IA

• Étude approfondie des écosystèmes Hadoop et Spark, incluant HDFS, YARN, Spark Core, Spark SQL, MLlib et GraphX.
• Exploration des bases de données NoSQL telles que MongoDB, Cassandra et Redis pour la gestion de données non relationnelles.
• Maîtrise des outils d'analyse de données comme Python (avec les bibliothèques Pandas et Scikit-learn) et R, ainsi que des plateformes de visualisation (Tableau, Power BI).
• Présentation des plateformes Cloud dédiées au Big Data et à l'IA : AWS (SageMaker, EMR), Azure (Azure Machine Learning, Databricks) et Google Cloud (Vertex AI, Dataproc).
• Introduction aux architectures serverless pour le traitement efficace et évolutif des données.

Module 4 : Applications Avancées du Big Data et de l'IA

• Analyse d'études de cas sectorielles illustrant l'application du Big Data et de l'IA dans la santé, la finance, le marketing et l'industrie.
• Focus sur l'IA générative, ses applications concrètes et ses impacts potentiels sur les modèles d'affaires.
• Exploration de l'utilisation du Big Data et de l'IA pour l'optimisation des processus opérationnels et la création de nouveaux modèles économiques.

Module 5 : Mise en place d'un Projet Big Data & IA et Aspects Éthiques

• Présentation des étapes clés d'un projet Big Data & IA, depuis la définition des objectifs jusqu'à la mise en production et le suivi continu.
• Identification des compétences essentielles requises pour la réussite d'un projet Big Data & IA.
• Discussion approfondie des aspects éthiques liés à la collecte, au traitement et à l'utilisation des données et des algorithmes.
• Examen des réglementations en vigueur, incluant le RGPD et l'IA Act, pour assurer la conformité des projets.

Compétences acquises

À l'issue de cette formation, le stagiaire sera capable de piloter et de mettre en œuvre des projets Big Data et IA, en choisissant les outils et technologies les plus adaptés aux besoins métiers. Il saura analyser des données massives avec Python et Spark, comprendre les enjeux éthiques et réglementaires, et intégrer des solutions d'IA sur des plateformes cloud pour générer de la valeur et optimiser les processus organisationnels.