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
A l'heure où les applications concrètes du Big Data se multiplient et où les technologies associées évoluent très rapidement, Data Value vous propose ses formations d'introduction au Big Data qui vont vous permettre de mieux cerner les concepts et enjeux pour l'Entreprise
Technologies du Big Data
Nos formations aux technologies du Big Data vous permettent d'approfondir les principales technologies associées à un projet Big Data : les bases de données NoSQL (MongoDB, ElasticSearch), le framework Hadoop et son écosystème.
Data Science
Nos formations en Data Science vous permettent de découvrir les principales méthodes utilisées pour le traitement de données massives et de les mettre en application dans les logiciels R ou Python.
Nos prochains stages
| Intitulé | Date début | Durée | Lieu |
|---|---|---|---|
| Pandas Avancé | 14/09/2026 | 3 jours | Toulouse |
| Introduction au Big Data | 17/09/2026 | 2 jours | Lyon |
| Machine Learning | 21/09/2026 | 4 jours | Distance |
| Big Data pour les managers / décideurs | 28/09/2026 | 2 jours | Lyon |
| Text Mining | 28/09/2026 | 3 jours | Lyon |
| Méthodes de prédiction automatique et leurs applications métiers | 30/09/2026 | 3 jours | Paris |
| Python pour la Data Science | 05/10/2026 | 5 jours | Toulouse |
| MLOps | 05/10/2026 | 4 jours | Lyon |
| Introduction au Big Data | 05/10/2026 | 2 jours | Toulouse |
| Machine Learning | 06/10/2026 | 4 jours | Toulouse |
Formations à la une
Text Mining | 3 jours
Découvrir comment décrire, comparer, classer, analyser des ensembles de textes.
Il peut s'agir de textes littéraires, scientifiques (bibliométrie, recherche documentaire), économiques, sociologiques (réponses aux questions ouvertes dans des enquêtes socio-économiques, entretiens divers en marketing, psychologie appliquée, pédagogie, médecine), de textes historiques, politiques…
Découvrir comment décrire, comparer, classer, analyser des ensembles de textes.
Il peut s'agir de textes littéraires, scientifiques (bibliométrie, recherche documentaire), économiques, sociologiques (réponses aux questions ouvertes dans des enquêtes socio-économiques, entretiens divers en marketing, psychologie appliquée, pédagogie, médecine), de textes historiques, politiques…
Machine Learning et Deep Learning avec Python | 5 jours
Découvrir les principaux modèles de Machine Learning et les mettre en œuvre dans Python à l'aide de Scikit Learn. Savoir évaluer la performance des modèles. S'initier au Deep Learning et à sa mise en pratique à l'aide de Tensorflow, Keras et statsmodels
Découvrir les principaux modèles de Machine Learning et les mettre en œuvre dans Python à l'aide de Scikit Learn. Savoir évaluer la performance des modèles. S'initier au Deep Learning et à sa mise en pratique à l'aide de Tensorflow, Keras et statsmodels
Machine Learning | 4 jours
Découvrir les principales étapes d'une étude de Machine Learning et un panorama des méthodes associées (Data Mining, Analyse de Données). Apprendre à extraire de l’information utile à partir de données volumineuses, changeantes, non structurées.
Découvrir les principales étapes d'une étude de Machine Learning et un panorama des méthodes associées (Data Mining, Analyse de Données). Apprendre à extraire de l’information utile à partir de données volumineuses, changeantes, non structurées.
