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23 mai 2026 Data Value

Formation, études, conseil en Big Data


Le Big Data désigne un ensemble de technologies à même de stocker et de donner accès en temps réel à de très gros volumes de données, potentiellement d'une grande variété, tout en optimisant le temps de traitement. Ce sont alors les techniques de Data Science (Machine Learning, Analyse de Données) qui vont nous permettre d'analyser ces données afin d'en extraire l'information utile à la prise de décision.



FormationEtudes-Conseil



Investissez dans l’avenir : formez-vous, échangez et innovez avec nos experts engagés à vos côtés !

Formations Big Data

Toutes nos formations Big Data sont régulièrement programmées en interentreprises à Paris, Lyon et Toulouse et sur demande dans 6 autres grandes villes (Marseille, Bordeaux, Lille, Nantes, Nice et Strasbourg) ainsi qu'en classe virtuelle.
Nos formations peuvent également être organisées dans votre Entreprise (intra-entreprise) partout en France et au-delà (Belgique, Suisse, Luxembourg, Monaco, ...) .

Notre offre



Concepts et enjeux du Big Data
Technologies du Big Data
Data Science

Nos prochains stages

IntituléDate débutDuréeLieu
Pandas Avancé14/09/20263 joursToulouse
Introduction au Big Data17/09/20262 joursLyon
Machine Learning21/09/20264 joursDistance
Big Data pour les managers / décideurs28/09/20262 joursLyon
Text Mining28/09/20263 joursLyon
Méthodes de prédiction automatique et leurs applications métiers30/09/20263 joursParis
Python pour la Data Science05/10/20265 joursToulouse
MLOps05/10/20264 joursLyon
Introduction au Big Data05/10/20262 joursToulouse
Machine Learning06/10/20264 joursToulouse
→Voir le calendrier complet des formations

Formations à la une

Python pour la Data Science | 5 jours
Apprendre à utiliser le langage Python et ses principales librairies scientifiques pour traiter, visualiser et modéliser les données en Data Science
Pandas Avancé | 3 jours
Exploiter la librairie Pandas du langage Python pour traiter vos problématiques et projets en Data Science
MLOps | 4 jours
Maîtrisez l'approche MLOps (Machine Learning Operations) pour concevoir des modèles d'apprentissage machine adaptés à leur déploiement en production puis les maintenir tout au long de leur cycle de vie.