Développez vos compétences Big Data et Data Science avec Octopeek Academ’AI

Les cursus de formations Octopeek Academ’AI permettent d’appréhender les nouvelles technologies et les nouveaux savoir-faire liés à la transformation digitale par la data.

Octopeek Academ’AI vous accompagne dans votre évolution professionnelle

Octopeek Academ’AI est un organisme de formation, agrée OPCO. Les formations dispensées par Octopeek peuvent être financées dans le cadre de plans de formations de votre entreprise.

Les formateurs au sein de notre centre sont tous experts dans leur domaine, PhD pour la plus part. En s’appuyant sur leur expérience au sein de grands comptes, nos formateurs partageront leur connaissance et leur expertise lors de ces sessions. Ils mêleront théorie et pratique, en intégrant des cas concrets issus de leur expérience en entreprise.

Nos formations sont dispensées sous deux modalités : intra entreprise (organisée avec des salariés appartenant à une même société) et inter entreprise (organisée avec des salariés appartenant à différentes sociétés).

Elles se déroulent dans notre centre de formation à Enghien les Bains (95). Pour les formations intra entreprise, elles peuvent également avoir lieu chez le client directement.

État de l’art et fondamentaux

Big Data | Enjeux et opportunités

Le but de cette formation est d’identifier le contexte spécifique des projets Big Data dans de nombreux secteurs d’activité. L’enjeu est de connaître les environnements sociaux-économiques et le panorama technologique des projets.

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► Objectifs pédagogiques :
▪ Comprendre les enjeux du Big Data
▪ Découvrir les opportunités du Big Data
▪ Acquérir les connaissances nécessaires
permettant de mettre en œuvre les technologies Big Data
▪ Evaluer et sélectionner les outils appropriés dans le cadre d’un plan de mise en œuvre du Big Data
► Public concerné :
Chef de projets, DSI, Architecte SI et toute personne intéressée par les enjeux du Big Data et ses opportunités.

Piloter un projet Big Data

L’objectif de cette formation est d’appréhender les challenges dans la mise en place d’un projet Big Data. Cela comprend les spécificités technologiques, organisationnelles et juridiques, ainsi que la gouvernance et la sécurité des projets Big Data.

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► Objectifs pédagogiques :
▪ Comprendre les spécificités technologiques, organisationnelles et juridiques d’un projet Big Data
▪ Bien comprendre les challenges dans la mise en place d’un projet Big Data
▪ Avoir une bonne gestion des conflits et de la conduite du changement
▪ Maîtriser les compétences nécessaires dans la constitution d’une équipe projet Big Data
► Public concerné :
Chef de projets, Directeur de projets, DSI
et toute personne en charge de la mise en œuvre et du pilotage de projet Big Data

Big Data infrastructure & technologies

Big Data | Architecture et technologies

Ce cours de synthèse vous présentera les enjeux et les apports du Big Data ainsi que les technologies pour sa mise en œuvre. Vous apprendrez à prendre en charge un projet de gestion de données massives, tout en passant par l’analyse et la visualisation des données.

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► Objectifs pédagogiques
▪ Découvrir les concepts clés du Big Data
▪ Comprendre l’écosystème technologique d’un projet Big Data
▪ Apprendre à mettre en œuvre une solution Big Data.
▪ Avoir une vue d’ensemble sur les possibilités du Big Data
► Public concerné
▪ Chef de projets,
Architecte et toute personne souhaitant connaître les impacts du Big Data au niveau de l’organisation et des architectures

Hadoop | Architecture et administration

En savoir + | Téléchargez la ficheHadoop est la principale plateforme de Big Data. Elle assure le stockage et le traitement d’immenses volumes de données. Cette formation vous permettra de comprendre son architecture d’installer, configurer et administrer un cluster Hadoop.
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► Objectifs pédagogiques
▪ Pouvoir définir l’architecture d’une solution Hadoop
▪ Installer et configurer un cluster Hadoop
▪ Configurer et personnaliser un environnement
Hadoop pour optimiser la disponibilité et le débit des données
► Public concerné
▪ Chef de projets
▪ Administrateur Système et toute personne souhaitant mettre en œuvre un système Hadoop

Big Data développement et Data analyse

Data Analyse Pig, Hive & Spark

Le but de cette formation est de présenter des outils permettant de traiter et d’analyser des données sur Hadoop. Elle vous permettra de développer des compétences en analyse de données en se focalisant sur Pig, Hive et Spark, que vous serez en mesure d’exploiter.

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► Objectifs pédagogiques
▪ Comprendre ce que sont Hadoop et YARN
▪ Pouvoir manipuler les données sous Hadoop
▪ Savoir manipuler les données avec Spark
▪ Savoir analyser les données avec Hive
► Public concerné
Toute personne souhaitant manipuler et analyser des données dans un cluster Hadoop

Développement MapReduce & Spark sur Hadoop

Cette formation vous permettra d’acquérir les compétences nécessaires pour développer des solutions compatibles avec la plateforme Hadoop. Vous apprendrez à développer des applications MapReduce et Spark sous Hadoop.

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► Objectifs pédagogiques
▪ Comprendre le fonctionnement de MapReduce
▪ Comprendre le fonctionnement de Spark
▪ Pouvoir développer des applications distribuées dans un environnement Hadoop
► Public concerné
▪ Chef de projets
▪ Développeur
▪ Ingénieur d’études
▪ Architecte technique et toute personne souhaitant développer des applications distribuées dans
un environnement Hadoop

Les bases NoSQL

L’utilisation des bases de données NoSQL a explosé depuis quelques années.
L’objectif de cette formation est de présenter un état de l’art sur le sujet. Elle vous permettra de comprendre le concept des bases NoSQL et d’apprendre  à utiliser les bases HBase et ElasticSearch.

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▪ Comprendre le principe des bases NoSQL
▪ Savoir utiliser les bases NoSQL
Savoir choisir le modèle de base NoSQL qui répond le plus aux besoins
▪ Comprendre le fonctionnement de HBase, Elasticsearch
et savoir les manipuler
► Public concerné
▪ Chef de projets
▪ Administrateur bases de données, DSI et toute personne encharge de la mise en œuvre et du pilotage d’une base NoSQL

Techniques de Data Visualisation

La DataViz est l’art d’attribuer un visage aux données. Elle est présente tout au long d’un projet Big Data. Cette formation vous permettra de connaître les outils et les méthodes de visualisation. Ceci vous permettra de mieux comprendre vos données, et part la même occasion, d’accélérer vos prises de décisions.

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► Objectifs pédagogiques :
▪ Comprendre le principe de la visualisation des données
« DataViz »
▪ Découvrir les outils et les frameworks de la DataViz
▪ Comprendre comment choisir une bonne représentation des données
► Public concerné :
Data Scientist,
Data Analyst, Développeur, Manager, Responsable
Marketing et toute personne souhaitant utiliser la visualisation des données

Data Science

Data Science | Fondamentaux

La Data Science est aujourd’hui centrale dans les entreprises digitalisées. Le but de cette formation est de connaître les bonnes pratiques ainsi que les outils à utiliser en Data Science

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► Objectifs pédagogiques
▪ Apprendre à modéliser un problème Data Science
▪ Apprendre à extraire de la valeur de grands ensembles  de données en utilisant une variété de méthodes de
Machine Learning
▪ Apprendre les meilleures pratiques en matière de nettoyage et de préparation de données.
► Public concerné
▪ Développeurs
▪ Data Scientists et toute personne souhaitant acquérir des connaissances dans le domaine de la Data Science.

R pour la Data Science

La Data Science nécessite des compétences spécifiques afin de prévoir le comportement des clients ou d’anticiper des tendances. Ce stage vous permettra de découvrir l’analyse de données ainsi que le Machine Learning via R, les différentes étapes qui interviennent lors de l’élaboration d’un modèle statistique, ainsi que l’analyse textuelle et la Data Visualisation

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► Objectifs pédagogiques
▪ Savoir modéliser un problème de Data Science en R
▪ Apprendre à manipuler, préparer, nettoyer, traiter et
analyser les données avec R.
► Public concerné
▪ Développeurs R
▪ Data Analysts
▪ Data Scientists et toute  personne souhaitant acquérir des connaissances dans le domaine de la Data Science et R.

Spark pour la Data Science

La Data Science est aujourd’hui centrale dans les entreprises digitalisées. Le but de cette formation est de se familiariser avec Spark et de comprendre son utilisation pour traiter des problèmes de Data Science

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► Objectifs pédagogiques
▪ Se familiariser avec Spark
▪ Apprendre à aborder les problématiques relatives
à la Data Science avec Spark
▪ Comprendre le principe de fonctionnement
de Spark et découvrir les principales librairies (Streaming, SQL, Machine Learning, GraphX).
► Public concerné
▪ Développeurs,
▪ Data Analystes,
▪ Data Scientists
▪ Toute personne souhaitant acquérir des connaissances dans le domaine de la Data Science et Spark.

Python pour la Data Science

La Data Science nécessite des compétences spécifiques afin de prévoir le comportement des clients ou d’anticiper des tendances. Cette formation vous permettra de découvrir la Data Science via Python, les différentes étapes qui interviennent lors de l’élaboration d’un modèle statistique, ainsi que l’analyse textuelle et la Data Visualisation.

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► Objectifs pédagogiques
▪ Savoir modéliser un problème de Data Science en Python
▪ Découvrir les principales librairies de calcul numérique
dont Numpy, Pandas et Matplotlib
► Public concerné
▪ Développeurs
▪ Data Analystes
▪ Data Scientists
▪ Toute personne souhaitant acquérir des connaissances
dans le domaine de la Data Science et Python

Data Science avancée

L’importance croissante de la Data Science, surtout dans des entreprises à fortes composantes numériques, nécessite la maitrise et l’expertise de cette dernière. Cette formation vise à approfondir des connaissances de base préalablement acquises en Data Science. Introduire des algorithmes de Machine Learning avancés, tels que le Deep Learning, vous aidera à mieux exploiter les méthodes classiques, en apprenant à choisir un modèle approprié. Vous apprendrez à l’adapter à un besoin spécifique et à optimiser ses hyper-paramètres.

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► Objectifs pédagogiques
▪ Découvrir et utiliser les techniques d’optimisation des paramètres
▪ Comprendre les techniques d’apprentissage supervisé, non supervisé, Deep Learning et NLP
► Public concerné
▪ Data Analysts
▪ Data Scientists et toute personne souhaitant acquérir des connaissances approfondies en Data Science et Machine Learning.