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6 mai 2023 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
Machine Learning et Deep Learning avec Python16/06/20255 joursParis
Pandas Avancé16/06/20253 joursDistance
Python pour la Data Science16/06/20255 joursParis
Big Data pour les managers / décideurs16/06/20252 joursParis
Méthodes de prédiction automatique et leurs applications métiers16/06/20253 joursParis
Machine Learning17/06/20254 joursToulouse
Python sur Spark avec Databricks23/06/20255 joursParis
Introduction au Big Data23/06/20252 joursDistance
Text Mining01/09/20253 joursToulouse
MLOps08/09/20254 joursToulouse
Voir le calendrier complet des formations

Formations à la une

Python sur Spark avec Databricks | 5 jours
Maîtriser la librairie PySpark afin d'utiliser Apache Spark avec le langage de programmation Python sur un environnement Databricks.
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…
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.