Formation et certification BIG DATA - Mini Master BIG DATA Hadoop,Spark

Le Master Program BIG DATA & Cloud AWS et Machine Learning & Artificial Intelligence d’ITAB ACADEMY est une formation organisée à partir des dernières tendances technologiques. C’est une Formation (type tronc commun) pour la préparation aux certifications professionnelles type : IBM, Cloudera, Hortonworks et Databricks.

Cela couvre des connaissances détaillées sur le Big Data & Cloud AWS et les outils de l'écosystème Hadoop tels que HDFS, YARN, MapReduce, Hive, Pig, HBase, Oozie, Flume et Sqoop. Par ailleurs, cette formation couvre également Apache Spark et l'écosystème Spark, qui comprend Spark RDD, Spark SQL et Spark Streaming. Tout au long de cette formation animée par un instructeur, vous travaillerez sur des labs afin de pratiquer tous les modules couverts dans ce programme.

Le métier de Data Scientist est avant tout une vocation, qui se traduit par la pratique de traitement de données de différentes natures, à l’aide d’algorithmes adaptés, afin de répondre à des challenges de décision. Ainsi, au sein d’une équipe Data, vous serez en charge de choisir le modèle le plus performant, parmi une palette d’algorithmes : supervisés, non supervisés ou encore réseaux de neurones profonds (Deep Learning). L’importance de ce type particulier d’algorithmes, réside dans leur pouvoir à permettre à des machines d’agir sans être explicitement programmés et c’est exactement, la maîtrise de ces algorithmes, qui ont permis d’industrialiser des voitures automnes, de tirer profit de la reconnaissance vocale, d’effectuer des recherches Web efficaces et de construire une connaissance considérablement améliorée du génome humain.

Le Machine Learning fait appel en fait, à plusieurs compétences interdisciplinaires, telle que la statistique, l’algèbre linéaire, l’optimisation et l’informatique, pour développer des systèmes automatisés, capables de passer au crible de grands volumes de données, afin de prendre des décisions, tout en minimisant l’intervention humaine. En tant que domaines d’application, le Machine Learning est désormais incroyablement omniprésent, avec des applications allant de l’intelligence d’affaires à la sécurité des pays, de l’analyse des interactions biochimiques à la surveillance structurelle du vieillissement des ponts, etc.

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Session télé-présentielle:

Dates prévisionnelles: 24-25 Juin, 01-02, 08-09, 10-11, 15-16, 22-23, 29-30 Juillet 2023.
Nombre de jours : 22 jours ( 6H/J) - 08 jours en ligne et 14 jours télé présentiels.
Horaire: De 9h00 à 15h00
Rabat: +212653906825 | +212537681495
Casablanca: +212777376560 | +212522986758
Paris:+33780919590

Session Rabat - présentielle:

Dates prévisionnelles: 24-25 Juin, 01-02, 08-09, 10-11, 15-16, 22-23, 29-30 Juillet 2023.
Nombre de jours: 22 jours ( 6H/J) - 08 jours en ligne et 14 jours présentiels.
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: 24-25 Juin, 01-02, 08-09, 10-11, 15-16, 22-23, 29-30 Juillet 2023.
Nombre de jours: 22 jours ( 6H/J) - 08 jours en ligne et 14 jours présentiels.
Horaire: De 9h00 à 15h00
Lieu : 219, BD Zerktouni Angle BD Roudani, 1er étage, Bureau N°14, Casa Maârif, 0777376560 | 0522986758.

Certifications du Master programme :

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

Ce module couvre des connaissances détaillées sur le Big Data et les outils de l'écosystème Hadoop tels que HDFS, YARN, MapReduce, Hive, Pig, HBase, Oozie, Flume et Sqoop. Le module a pour objectifs :

Comprendre le phénomène Big Data et les notions qu’il recouvre.
Comprendre pourquoi tout le monde parle du Big Data et son impact dans l’entreprise.
Comment faire du Big Data ? Sur quelle plateforme technologique s’appuyer ?
Identifier et s’approprier les outils de l’écosystème Hadoop pour chaque cas d’usage.
Faire des labs pour maîtriser les composants du hadoop ecosystème: sqoop, hbase, hive, pig, flume et oozie.

Ce module couvre Apache Spark et l'écosystème Spark, qui comprend Spark RDD, Spark SQL et Spark Streaming. Ce module a pour objectifs:

Comprendre comment céer un cluster Spark dans le cloud (azure ou aws).
Comprendre pourquoi nous avons besoin de Spark.
Comprendre les composants de Spark et ses catégories.
Comprendre l'architecture de Spark.
Comprendre la différence entre les api de spark: RDD, dataframes et datasets et comment les utiliser dans Scala et / ou python.
Identifier et s’approprier les bibliothèques de l’écosystème Spark pour chaque cas d’usage.
Maitriser le Spark SQL.
Connaitre les principes de base du Spark Streaming Dstream et Spark Structured Streaming.
Faire des labs pour maîtriser les librairies de Spark: Spark RDD, Spark SQL, Dataframes, Datasets, Datasources, Spark dstream et Spark Structured Streaming.

Ce module de 2 jours a pour objectifs:

Être en mesure de prendre des décisions architecturales conformément aux bonnes pratiques et aux principes recommandés par AWS.
Utiliser les services AWS pour rendre votre infrastructure évolutive, fiable et hautement disponible
Exploiter les services gérés par AWS pour conférer davantage de flexibilité et de résilience à une infrastructure
Optimiser une infrastructure basée sur AWS pour en améliorer les performances et en diminuer les coûts
Utiliser le Well-Architected Framework pour améliorer des architectures existantes grâce aux solutions AWS

Ce module de 5 jours vise à présenter les détails nécessaires pour appréhender efficacement le Machine Learning et pour la construction de la connaissance, sur la base des données qui peuvent être de plusieurs natures. Les sujets traités comprennent entre autres :

Comprendre la théorie de base sous-jacente à la machine apprentissage.
Être capable de formuler des problèmes d'apprentissage automatique correspondant à différentes applications.
Comprendre une gamme d'algorithmes d'apprentissage automatique ainsi que leurs forces et leurs faiblesses.
Être capable d'appliquer des algorithmes d'apprentissage automatique pour résoudre problèmes de complexité moyenne.
Pour appliquer les algorithmes à un problème réel, optimisez les modèles appris et rendre compte des résultats attendus précision qui peut être obtenue en appliquant les modèles.
Apprécier l'importance de la visualisation dans les données solution d'analyse
Appliquer la pensée structurée aux problèmes non structurés
Comprendre une très large collection de machines algorithmes et problèmes d'apprentissage
Apprenez des sujets algorithmiques d'apprentissage automatique et mathématiquement suffisamment profond pour introduire les la théorie
Développer une appréciation de ce qui est impliqué dans apprendre à partir 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 13 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 : Hadoop - Part 1

Hadoop

1. Définition du BIG DATA
2. BIG DATA use cases
3. Hadoop
4. Installation de cloudera
5. Configuration d’une distribution BIG DATA dans le cloud
6. Lab HDFS : Navigating in the hadoop filesystem (HDFS commands)

DAY 1 : MapReduce & YARN - Part 2

MapReduce & YARN

1. MAPREDUCE and YARN
2. LAB MAPREDUCE : Creating a mapreduce application that calculates the max temperature for each month in java
3. LAB MAPREDUCE : Creating a mapreduce applaction that performs a wordcount using JAVA
4. SQOOP, HUE, IMPALA
5. SQOOP LAB : Moving a MYSQL database into HIVE using SQOOP and accessing it from impala in hue.

DAY 2 : HBASE & Flume - Part 1

HBASE & Flume

1. HBASE : NOSQL Database
2. Lab HBASE
3. FLUME : Ingesting unstructured data into Hadoop
4. Lab Flume

DAY 2 : HIVE & BI DASHBOARD with HUE - Part 2

HIVE & BI DASHBOARD with HUE

1. HIVE : Managing HIVE datawarehouse using Apache HIVE
2. Lab Hive
3. Creating a BI Dashboard with Hue and SOLR

DAY 3 : PIG & OOZIE - Part 1

PIG & OOZIE

1. PIG : Creating ETLs with Apache PIG
2. LAB PIG
3. OOZIE
4. PROJECT OOZIE : Creating a Worflow in Oozie (flume, hive, sqoop)

DAY 3 : Révision Python & Scala - Part 2

Python & Scala

1. Révision PYTHON
2. Révision SCALA

DAY 4 : SPARK - Part 1

Spark

1. SPARK Introduction
2. Why we need SPARK?
3. What is SPARK?
4. SPARK COMPONENTS
5. SPARK COMPONENTS CATEGORIES
6. SPARK Architecture
7. What is an RDD?
8. RDD features
9. RDD sources
10. RDD Workflow & DAG
11. How to create an RDD?
12. Transformations
13. Actions
14. Persistence
15. RDD limitations
16. Will Spark replace MapReduce?
17. LAB SPARK : Creating a SPARK application in SCALA

DAY 4 : SPARK SQL - Part 2

SPARK SQL

1. Qu'est-ce que SPARK SQL?
2. Architecture de SPARK SQL
3. Histoire des RDDs, DATAFRAMES et DATASETS
4. Nouvelle API SPARK 2.0
5. RDD (rappel)
6. DATAFRAMES
7. DATASETS
8. SPARK SQL LAB1 : Creating dataframes & Datasets using SPARK .2.4 in scala or python
9. SPARK SQL LAB2 : SPARK DATASOURCES in scala or python
10. Spark SQL LAB3 : Analyzing flight delays in scala or python
11. SPARK SQL LAB4 : Analyzing soccer games file between 1872 and 2019 in scala or python

DAY 5 : Spark Streaming - Part 1

Spark Streaming and Kafka

1. Qu’est ce que SPARK STREAMING?
2. Comment fonctionne SPARK STREAMING?
3. Principes de base du SPARK Streaming
4. Streaming Context
5. DStream
6. Caching
7. Accumulators
8. Broadcast Variables
9. Checkpoints
10. SPARK DSTREAM LAB : Streaming data from a PY file in Scala
11. SPARK STRUCTURED STREAMING
12. What is the difference between Spark Structured Streaming and DStreams?
13. Programming model
14. SSS – Example
15. Handling Event-time and Late Data
16. SPARK SSS LAB : SPARK - Structured Streaming using Python or SCALA DataFrames API

DAY 5 : Présentations des projects - Part 2

Présentations des projects

1. Classes & Objects
2. Constructor
3. Method overloading
4. This keyword
5. Inheritance
6. Method Overriding
7. Traits
8. Scala collections
9. Functions collections
1. Cloudera CDP installation
2. Delta Lake
3. Tez and hive, pig & scoop on tez
4. Zeppelin with Spark in scala (demo in spark)
5. Dataikuu (on spark)
6. Spark genomic
7. COVID 19 prediction in python
8. COVID 19, prediction in AWS SPARK or databricks
9. MLFLOW
10. DEEP LEARNING with tensorflow
11. Snowflake
12. Apache Kudu
13. AUTOML

DAY 6 : AWS - Part 1

1.Introduction
2.Elastic Cloud Compute – EC2
2.1.Introduction
2.2.Amazon Machine Image
2.3.Stockage de données
2.4.Types d'instances
2.5.Options de coût et de prix
S3 – Simple Storage Service ou Service de stockage simple
3.1.Introduction
3.2.S3
3.3.Glacier
3.4.Options de stockage
4.Le réseau - Partie 1
4.1.Cloud privé virtuel - VPC (Virtual private Cloud)
4.2.Gérez votre VPC avec des sous-réseaux et des tables de routage
4.3.Elastic Network Interface (Interface réseau élastique) et Elastic IP (adresse IP élastique )
4.4.Groupes de sécurité et listes de contrôle d'accès réseau - NACL
5.Le réseau - Partie 2
5.1.Connexion de réseaux
5.2.Load Balancing (Équilibrage de charge)
5.3.Haute disponibilité
5.4.Route 53 – DNS

DAY 7 : AWS - Part 2

6.Élasticité, haute disponibilité et monitoring
6.1.Haute disponibilité
6.2.Élasticité
6.3.Monitoring
6.4.Mise à l'échelle automatique pour gagner en élasticité
7. Gestion des identités et des accès - IAM
7.1.IAM, introduction
7.2.Octroi d'autorisations
7.3.Organisation des utilisateurs avec des rôles
7.4.Amazon Cognito
7.5.Pattern multi-comptes
8 Couche de base de données
8.1.Considérations relatives à la base de données
8.2.Service de base de données relationnelle - RDS
8.3.Focus sur DynamoDB
8.4.Sécurité et contrôles
8.5.Migration des données vers AWS
9.Les autres services AWS
9.1.SQS, SWF and SNS
9.2. Amazon ElastiCache
9.3 CloudFront
9.4 AWS Storage Gateway
9.5. AWS CloudFormation
9.6 AWS Elastic Beanstalk
9.7 Amazon Kinesis
9.8.Elastic Beanstalk
9.9 Exploration des autres services AWS
10. Les 5 piliers d’ AWS
10.1 Excellence opérationnelle
10.2.La sécurité
10.3 La fiabilité
10.4 Efficacité des performances
10.5 Optimisation des coûts
11. Préparation à l’examen

DAY 8 : Introduction

Mot de bienvenue, présentation générale de la formation, des prérequis et des concepts de base sur Le Machine Learning

Le but de la journée est d’introduire les concepts de base de Machine Learning. Les stagiaires auront une idée précise sur les prérequis, sur Data Analytics Lifecycle et les normes et standards en Machine Learning. Ils devront maitriser certaines techniques pour interroger leurs bases de données. Ainsi, ils sauront distinguer plusieurs types de variables et les caractériser, et ils sauront distinguer un problème déterministe et probabiliste. Des mises en situation seront abordées lors de cette première séance. Le programme de la journée se présente ainsi :

Objectifs et identification des besoins
Introduction à l’apprentissage automatique
Supervisé vs non-supervisé vs renforcement
Application ML et cas d’usages
Data analytics LifeCycle
Environement de travail (Python Fundamentals)
Overview of python
Set environement
Code your first script

DAY 9 : Data Analytics and Visualization with Python

Sujet 2.1 Préparation des données .

Analyse de données avec Pandas.
Pandas DataFrame et série.
Importer et exporter des données.
Filtrer et trancher les données.
Nettoyer les données.

Sujet 2.2 Transformation des données.

Joindre des données.
Transformer les données.
Données agrégées.

Sujet 2.3 Visualisation des données.

Visualisation des données avec Matplotlib et Seaborn.
Visualiser les relations statistiques avec le nuage de points.
Visualiser les données catégorielles avec Bar Plot.
Visualiser la corrélation avec Pair Plot et Heatmap.
Visualiser les relations linéaires avec régression.

Sujet 2.4 Analyse des données.

Analyse des données statistiques.
Analyse des séries chronologiques.

Rubrique 2.5 Analyse avancée des données.

Canalisation des données.
Regrouper par et appliquer des fonctions personnalisées.
Régression linéaire.

DAY 10 : Machine Learning with Scikit Learn

Rubrique 3.1 Présentation de l'apprentissage automatique et de Scikit Learn

Introduction à l'apprentissage automatique
Apprentissages supervisés vs non supervisés
Applications d'apprentissage automatique et études de cas
Qu'est-ce que Scikit Learn ?
Installation de Scikit-Learn

Sujet 3.2 Classement

Sujet 3.3 Régression

Qu'est-ce que la régression ?
Algorithmes de régression
Flux de travail de régression
Métriques de régression
Surajustement et régularisations

Rubrique 3.4 Regroupement

Qu'est-ce que le regroupement ?
Regroupement K-Means
Analyse des silhouettes
Dendrogramme et regroupement hiérarchique

Sujet 3.5 Analyse en composantes principales

Malédiction du problème de dimensionnalité
Qu'est-ce que l'analyse en composantes principales (ACP) ?
Réduction des fonctionnalités avec PCA

DAY 11 : Classification use case

DAY 12 : Prediction use case

DAY 13 - Artificial Intelligence - Introduction

DAY 14 : NLP : cas d’usage

DAY 1: Python - Part 1

Python - Part 1

DAY 2: Python - Part 2

Python - Part 2

DAY 3: Scala - Part 1

Scala- Part 1

DAY 4: Scala - Part 2

Scala- Part 2

DAY 5: Scala - Part 3

Scala- Part 3

DAY 6 - Numpy

Numpy

Ce module couvre l'utilisation de la bibliothèque numpy pour créer et manipuler des tableaux.

DAY 7 - Pandas

Pandas

Ce module couvre l'utilisation du module pandas avec Python pour créer et structurer des données.

DAY 8 - Data Visualization

Data Visualization

Ce module couvre la création des des visualisations de données à l'aide de matplotlib et seaborn avec python.

Introduction
Line chart
Lab 1 – Line Charts - Los Angeles City Museums
Bar chart & Heatmap
Lab 2 – Bar chart & Heatmap
Scatter Plots
Lab 3 – Scatter plots
Distributions
Lab 4 – Distributions
Pairplot
Boxplot

À propos du mini master big data : Hadoop ecosystem et Spark

Hadoop est un projet Apache (c'est-à-dire un logiciel open source) pour stocker et traiter le Big Data. Hadoop stocke les Big Data de manière distribuée et tolérante aux pannes sur du matériel de base. Ensuite, les outils Hadoop sont utilisés pour effectuer un traitement de données parallèle sur HDFS (Hadoop Distributed File System).

Au fur et à mesure que les organisations ont réalisé les avantages du Big Data Analytics, il y a donc une demande pour les professionnels du Big Data et Hadoop. Les entreprises recherchent des experts Big data et Hadoop ayant la connaissance de l'écosystème Hadoop et des meilleures pratiques concernant HDFS, MapReduce, Spark, HBase, Hive, Pig, Oozie, Sqoop & Flume.

La formation Itabacademy Hadoop et Spark est conçue pour faire de vous un praticien certifié Big Data en vous fournissant une formation pratique riche sur l'écosystème Hadoop et Spark. Cette formation de certification de développeur Hadoop et Spark est un tremplin vers votre parcours Big Data et vous aurez l'opportunité de travailler sur divers projets Big Data. Au même temps, la partie Spark est conçu pour vous fournir les connaissances et les compétences nécessaires pour devenir un développeur Big Data et Spark. Cette formation vous aidera à passer les certifications big data professionnels type : Cloudera, Databricks, IBM, Hortonworks et MapR.

Vous comprendrez les bases du Big Data et de Hadoop. Vous apprendrez comment Spark permet le traitement des données en mémoire et s'exécute beaucoup plus rapidement que Hadoop MapReduce. Vous découvrirez également les RDD, Spark SQL pour le traitement structuré, les différentes API proposées par Spark telles que Spark Streaming. Ce cours fait partie du parcours de carrière d'un développeur Big Data. Il englobera également les concepts fondamentaux tels que la capture de données à l'aide de Flume, le chargement de données à l'aide de Sqoop, un système de messagerie comme Kafka, etc.

Quels sont les objectifs de notre mini master en ligne big data?

La formation de certification Big Data Hadoop et Spark est conçu par des consultants experts pour faire de vous un praticien certifié Big Data et Spark. Le mini master Big Data Hadoop et Spark propose:

Connaissance approfondie du Big Data et de Hadoop, y compris HDFS (Hadoop Distributed File System), YARN (Yet Another Resource Negotiator) et MapReduce
Connaissance approfondie de divers outils appartenant à l'écosystème Hadoop tels que Pig, Hive, Sqoop, Flume, Oozie et HBase
La capacité d'ingérer des données dans HDFS à l'aide de Sqoop & Flume, et d'analyser ces grands ensembles de données stockés dans HDFS
L'exposition à de nombreux projets basés sur l'industrie du monde réel qui seront exécutés dans cloudera ou le Cloud.
Connaissance approfondie de divers outils appartenant à Spark Ecosystem tels que Spark RDD, Spark SQL, Spark Streaming : dstream et structured streaming.
La puissance de la gestion des flux de données en temps réel via un système de messagerie de publication-abonnement comme Kafka

Pourquoi devriez-vous opter pour une formation en ligne Big Data Hadoop et Spark?

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.

Spark est l'un des outils les plus en croissance et les plus utilisés pour le Big Data & Analytics. Il a été adopté par plusieurs entreprises appartenant à divers domaines à travers le monde et offre donc des opportunités de carrière prometteuses.

Quelles sont les compétences que vous allez apprendre avec notre formation de certification Big Data Hadoop et Spark?

La formation à la certification Big Data Hadoop et Spark vous aidera à devenir un expert du Big Data. Il perfectionnera vos compétences en vous offrant des connaissances complètes sur le framework Hadoop et aussi Spark. Pendant le cours Big Data & Hadoop, vous serez formé par nos instructeurs pour:

Maîtrisez les concepts de HDFS (Hadoop Distributed File System), YARN (Yet Another Resource Negotiator) et comprenez comment travailler avec le stockage Hadoop
Comprendre l'architecture Hadoop 1.x, Hadoop 2.x et Hadoop 3.x
Comprendre le framework MapReduce
Mettre en œuvre une solution à l'aide de MapReduce
Apprenez les techniques d'ingestion de données à l'aide de Sqoop et Flume
Effectuer des opérations ETL et des analyses de données à l'aide de Pig and Hive
Implémentation du partitionnement et de l'indexation dans Hive
Comprendre HBase, c'est-à-dire une base de données NoSQL dans Hadoop, l'architecture et les mécanismes HBase
Planifier des tâches avec Oozie
Comprendre Apache Spark et son écosystème
Apprenez à utiliser RDD dans Apache Spark
Travailler sur un projet d'analyse Big Data avec Spark
Travailler sur un cluster Hadoop en temps réel
Ecrire des programmes Scala pour créer une application Spark
Comprendre Spark et son écosystème
Implémenter des opérations Spark sur Spark Shell Implémenter des applications Spark sur YARN (Hadoop)
Ecrire des applications Spark à l'aide des concepts Spark RDD
Executer des requêtes SQL à l'aide de Spark SQL
Expliquer Kafka et ses composants
Intégrer Kafka avec des systèmes de streaming en temps réel comme Spark Streaming
Utiliser Kafka pour produire et consommer des messages
Créer un processus d'application Spark Streaming
Implémentez différentes sources de données en streaming

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 Hadoop et Spark. Notre formation qui prépare à la certification Big Data et Hadoop et Spark vous aide à saisir cette opportunité et à accélérer votre carrière. Notre cours Big Data Hadoop et Spark 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 la formation Hadoop et Spark aideront-ils votre carrière?

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

Quels sont les prérequis pour la formation Hadoop et Spark d'Itabacademy?

Il n'y a pas de tels prérequis pour la formation Big Data, Hadoop et Spark. 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, Hadoop et Spark.

Pourquoi le Machine Learning ?

Dans le même ordre d’idées, les responsables de cette formation ont conçu le mini master Machine Learning, afin de faire bénéficier les stagiaires d’une formation complète et qui répond aux standards internationaux. Le premier résultat escompté est de bien vous outiller, afin de maîtriser les techniques de Machine Learning les plus efficaces, dans l’objectif d’exercer à les mettre en œuvre et à les faire fonctionner par vous-même. Plus important encore, vous découvrirez non seulement les fondements théoriques de l’apprentissage, mais vous acquerrez également le savoir-faire pratique nécessaire pour appliquer efficacement les techniques présentées, à de nouveaux problèmes dans le cadre des situations réelles.

Ensuite, la formation vise à présenter les détails nécessaires pour appréhender efficacement le Machine Learning et pour la construction de la connaissance, sur la base des données qui peuvent être de plusieurs natures. Les sujets traités comprennent entre autres :

L’apprentissage supervisé (algorithmes paramétriques/non paramétriques) ;
L’apprentissage non supervisé (clustering, réduction de la dimension, systèmes de recommandation) ;
Les bonnes pratiques en Machine Learning (théorie de biais/variance, processus d’innovation et IA).

La formation s’appuiera également sur de nombreuses études de cas et applications, de sorte à pouvoir appliquer les algorithmes à de nouveaux problèmes telle que la classification d’un texte.

Quelles sont les compétences que vous allez apprendre avec notre formation de mini master machine learning avec R, Scikit Learn avec Python et Spark avec Python ou Scala ?

Développer une idée claire de ce qu’implique l’apprentissage des modèles à partir des données ;
Maitriser les concepts d’une grande variété d’algorithmes de Machine Learning ;
Modéliser des données classiques et complexes et appliquer les algorithmes à un problème réel ;
Extraire de la connaissance sur la base des algorithmes et résultats issus de vos données ;
Etre capable d’évaluer les modèles générés à partir des données ;
Choisir entre plusieurs approches et entrainer des modèles ;
Optimiser les modèles en prenant compte des résultats escomptés (précision, fiabilité, exactitude, etc.).

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.

alfousseyni.keita.@yahoo.com 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.