Formation et certification BIG DATA et Machine Learning

La formation "BIG DATA et Machine Learning" d'ITAB ACADEMY offre une solide initiation aux compétences essentielles du Big Data et du Machine Learning. Les participants commencent par explorer les fondamentaux de la programmation avec Python, ce qui leur permet d'acquérir la capacité de manipuler les données de manière efficace. Ensuite, ils se plongent dans le domaine des bases de données relationnelles, maîtrisant l'art de l'interrogation et de la manipulation des données grâce à SQL. La gestion du Big Data est également au programme, avec une introduction à Apache Spark qui leur permet d'analyser d'énormes volumes de données. En conclusion, les participants se familiarisent avec la Science des Données en explorant les techniques d'exploration et de préparation des données, ainsi que les bases de l'apprentissage automatique avec Python. Ce module prépare les futurs Data Analysts à relever les défis analytiques du monde des affaires.

Certifications de la formation :

Certification of course completion « BIG DATA & MACHINE LEARNING »
Certification « BIG DATA Engineer »
Certification « Spark Developer »
Certification « Data Scientist »
Possibilité de passer les certifications d’IBM en BIG DATA et de EMC2 en Machine Learning.

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Session télé-présentielle:

Dates prévisionnelles: 25-26 Novembre, 02-03, 09-10, 16-17 Décembre 2023.
Nombre de jours : 10 jours ( 6H/J).
Horaire: De 9h00 à 15h00
Rabat: +212653906825 | +212537681495
Casablanca: +212777376560 | +212522986758
Paris:+33780919590

Session Rabat - présentielle:

Dates prévisionnelles: 25-26 Novembre, 02-03, 09-10, 16-17 Décembre 2023.
Nombre de jours: 10 jours ( 6H/J).
Horaire: De 9h00 à 15h00
Lieu : 15, Avenue de France, Bureau N°3, Agdal, RABAT (à côté Pizza Hut ) Rabat Agdal, 0537681495 | 0653906825.

Session Casablanca - présentielle:

Dates prévisionnelles: 25-26 Novembre, 02-03, 09-10, 16-17 Décembre 2023.
Nombre de jours: 10 jours ( 6H/J).
Horaire: De 9h00 à 15h00
Lieu : 219, BD Zerktouni Angle BD Roudani, 1er étage, Bureau N°14, Casa Maârif, 0777376560 | 0522986758.

Ce module de deux jours se concentre sur les bases de données et le langage SQL. Il vous apprendra les concepts des bases de données relationnelles, les commandes SQL de base (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE), les clauses pour filtrer, trier et regrouper les données, ainsi que les jointures pour combiner des données de différentes tables. De plus, vous apprendrez à utiliser Python pour vous connecter à des bases de données, exécuter des requêtes SQL et résoudre des problèmes pratiques de manipulation de données réelles. Ces compétences sont essentielles pour travailler avec des bases de données et l'analyse de données.

Ce module de 2 jours présente les bases de la programmation en Python, avec des sujets tels que les fonctions lambdas, la manipulation de fichiers CSV, et l'utilisation de la bibliothèque NumPy. Les participants apprendront également à manipuler et à analyser des données en utilisant la bibliothèque Pandas, ainsi qu'à créer des visualisations avec Seaborn et Matplotlib. Les objectifs principaux incluent la maîtrise de Python, la manipulation de données avec Pandas, la gestion des tableaux multidimensionnels, et la création de visualisations puissantes. À la fin du module, les apprenants seront capables de nettoyer, manipuler, et analyser des données tabulaires, ainsi que de créer des représentations visuelles.

Ce module de deux jours a pour objectif de fournir une compréhension des concepts du Big Data, y compris les défis liés au traitement de données massives. Il introduit Apache Spark, une plateforme d'analyse de données distribuée, et enseigne comment l'utiliser efficacement pour traiter de grandes quantités de données. Les apprenants apprendront à utiliser Spark avec Python pour effectuer des analyses à grande échelle, notamment le traitement par lots et en temps réel des données, ainsi que des analyses avancées telles que le traitement de graphes et le machine learning distribué. En fin de compte, ce module vise à préparer les apprenants à aborder des projets d'analyse de données Big Data avec compétence et efficacité.

Ce module de deux jours a pour objectif de familiariser les apprenants avec les principes fondamentaux de la science des données. Il met l'accent sur l'importance de la collecte, de l'analyse et de l'interprétation des données dans un contexte professionnel. Les apprenants apprendront également des techniques d'exploration de données pour découvrir des informations utiles et seront capables de préparer les données en les nettoyant et en les transformant pour l'analyse. Enfin, le module introduit l'apprentissage automatique en utilisant Python, permettant aux apprenants de développer des modèles pour des applications variées. Ces compétences sont essentielles pour quiconque souhaite travailler dans le domaine de la science des données.

Formateur BID DATA: Ingénieur d’Etat et consultant BIG DATA, lauréat de l’université Alakhawayn, le formateur a un doctorat en informatique de l’ENSIAS en partenariat avec l’université de Quebec. Il est au même temps professeur universitaire à l’INPT. Il a cumulé plus de 17 ans d’expérience dans le domaine professionnel, ainsi il était consultant et chef de projet dans une grande multinationale ou il a travaillé pour le compte de plusieurs clients francophones/anglophones à savoir : Schneider, Ciba, Pfizer, Solvay, Boehringer Ingelhem etc. Notre formateur possède plusieurs certifications en BIG DATA et SPARK. Il a aussi animé plusieurs formation BIG DATA, Machine Learning et datascience pour des grands comptes tel que: Inwi, Orange, Altran, PhoneGroup, Avito, Xhub, Lydec, Maroc PME…

Day 1 : Introduction à la programmation

Concepts de base de la programmation :

Variables, types de données, opérateurs.
Boucles (for et while), conditions (if, else, elif).

DAY 2 : Python

Introduction à Python et ses principales fonctionnalités :

Introduction à Python et ses principales fonctionnalités :
Environnement Python, interpréteur interactif.
Structures de données : listes, tuples, dictionnaires, ensembles.
Utilisation des fonctions pour organiser le code.
Manipulation de données avec Python :
Chargement de données depuis fichiers CSV et texte.
Nettoyage des données : suppression valeurs manquantes, filtrage.
Utilisation de Pandas pour une analyse efficace.

DAY 3 : Bases de données

Introduction aux bases de données relationnelles :

Compréhension des concepts de bases de données relationnelles et leur structure.

DAY 4 : SQL

Apprentissage du langage SQL pour interroger et manipuler les bases de données :

Utilisation des commandes de base : SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE.
Filtrage, tri et regroupement des données avec WHERE, ORDER BY, GROUP BY.
Jointures pour combiner des données de différentes tables.

Utilisation pratique de SQL avec Python :

Connexion à une base de données depuis Python.
Exécution de requêtes SQL pour extraire et manipuler les données.
Résolution de problèmes de manipulation de données réelles.

DAY 5 : Python for data science - Part 1 -

Python et Numpy :

Avoir un niveau de compétence intermédiaire en programmation Python.

Utilisation de la bibliothèque numpy pour créer et manipuler des tableaux

DAY 6 : Python for data science - Part 2 -

Pandas & Data Visualization:

Utilisation du module pandas avec Python pour créer et structurer des données.

Création des des visualisations de données à l'aide de matplotlib et seaborn avec python.

DAY 7 : Big Data

Compréhension des concepts de Big Data :

Exploration des enjeux liés au traitement de données massives.

DAY 8 : Apache Spark

Introduction à Apache Spark pour le traitement de données massives :

Découverte d'Apache Spark, une plateforme d'analyse de données distribuée.

Traitement efficace de grandes quantités de données.

Utilisation de Spark avec Python pour l'analyse de données à grande échelle :

Application de Spark avec Python pour réaliser des analyses à grande échelle.

Traitement par lots et en temps réel des données.

Analyse avancée incluant le traitement de graphes et le machine learning distribué.

DAY 9 : Introduction à la Science des Données - Part 1 -

Clustering (Clustering) :

Regrouper des données similaires en clusters pour identifier des structures cachées.

DAY 10 : Introduction à la Science des Données - Part 2 -

Association Rules (Règles d'association) :

Identifier des relations intéressantes entre les éléments d'un ensemble de données, souvent utilisé dans l'analyse du panier d'achats.

Classification (Classification) :

Attribuer des catégories à des données en fonction de caractéristiques connues.

Random Forest (Forêt aléatoire) :

Utiliser un ensemble d'arbres de décision pour la classification ou la régression.

Decision Tree (Arbre de décision) :

Utiliser une structure arborescente pour prendre des décisions basées sur des règles conditionnelles.

Naive Bayes (Naïve Bayes) :

Un modèle probabiliste basé sur le théorème de Bayes, couramment utilisé pour la classification, en particulier dans le traitement du langage naturel.

Linear Regression (Régression linéaire) :

Modéliser la relation linéaire entre une variable dépendante et des variables indépendantes pour prédire des valeurs continues.

Pourquoi devriez-vous opter pour une formation Big Data et Machine Learning?

Le Big Data est l'un des domaines les plus rapides et les plus prometteurs, compte tenu de toutes les technologies disponibles sur le marché informatique aujourd'hui. Afin de profiter de ces opportunités, vous avez besoin d'une formation structurée avec le dernier programme d'études conformément aux exigences actuelles du secteur et aux meilleures pratiques.

Qui devrait suivre ce cours?

Le marché de l'analyse Big Data est en croissance à travers le monde et ce modèle de croissance forte se traduit par une excellente opportunité pour tous les professionnels de l'informatique. Les responsables du recrutement recherchent des professionnels certifiés Big Data et Machine Learning. Notre formation qui prépare à la certification Big Data et Machine Learning vous aide à saisir cette opportunité et à accélérer votre carrière. Notre cours Big Data et Machine Learning peut être suivi par des professionnels comme par des novices. Il est le mieux adapté pour:

Passionnés de Big Data
Développeurs logiciels, chefs de projet
Architectes logiciels
Consultant BI
Ingénieurs de données
Data Analyst
Data scientist
DBA et professionnels de la base de données
Ingénieurs en informatique
Diplômés cherchant à construire une carrière dans le domaine du Big Data

Comment le Big Data et Machine Learning aideront ils votre carrière?

Comme vous le savez, de nos jours, de nombreuses organisations manifestent de l'intérêt pour le Big Data et Machine Learning dans le cadre de leur stratégie de solution, la demande d'emplois dans le Big Data et Machine Learning augmente rapidement. Il est donc grand temps de poursuivre votre carrière dans le domaine du Big Data et Machine Learning et de l'analyse avec notre formation qui prépare à la certification Spark avec Python.

Quels sont les prérequis pour la formation Big Data et Machine Learning d'Itabacademy?

Il n'y a pas de tels prérequis pour la formation Big Data et Machine Learning. Cependant, une connaissance préalable de la programmation, SQL et linux sera utile mais n'est pas obligatoire. De plus, pour parfaire vos compétences, Itabacademy propose le cours gratuit "python et Scala" à suivre à votre rythme lorsque vous vous inscrivez au cours Big Data et Machine Learning.

Moulay Youssef Smaili

30. Novembre, 2019.

Ayant suivi la formation Big data & Machine learning durant la dernière session (octobre-novemvre 2019), je tiens à remercier les formateurs Dr Abdoullah et Dr Amine pour la qualité de la formation, leur pédagogie et leur gentillesse. Je vous souhaite une très bonne continuation et à très bientôt inchallah. Youssef.

AK I

20. Octobre, 2019.

Any big data course in itself is interesting, but thanks to a well designed organization of the material, the hands-on labs and moderators able to deliver knowledge and expertise in a shareable mode instead of a I-give/you-take mode, made it excellent. The staff was professionally great in doing exactly what it is suppose to do and with a genuine smile. I thank you for a job well done.

Benjamin Ekia

20. Octobre, 2019.

ITAB Academy centre avec des formateurs au point sur les différentes formations mon expérience au sein de cette établissement était très riche.

[email protected] Keita

20. Octobre, 2019.

Tout d'abord, je dois avouer que le local est très propice pour l'apprentissage. J'ai fait la formation big data et Machine Learning et je dois avouer que le formateur est très compétant et il sait de quoi il parle et cela est largement suffisant.