Data Mining par la pratique

DMP / LI-SEC-086

CONTENU

Le projet de Data Mining
- La problématique du Data Scientist : de la donnée à l’information.
- Le vocabulaire et les concepts.
- L’exploration descriptive du jeu de données.
- Les métadonnées pour le suivi du projet de Data Mining.
- Rappels sur le logiciel R.

Les techniques de l’approche Data Mining
- Méthode basée sur la classification : identification de groupes d’individus statistiques.
- Méthode par association : mise en évidence d’une cause et d’une conséquence.
- Méthode de l’estimation : complément d’un effectif ou d’une fréquence d’un jeu de données.
- Apports du Data Mining pour le traitement des grandes volumétries de données.
- Méthode de segmentation : définition de critères, extension de la méthode de classification et principe des k-means.
- Méthode de prévision : importance de la temporalité et des hypothèses.

Les outils statistiques
- Méthodes descriptives : corrélation, classification, réseaux de Kohonen, règles d’association.
- Méthodes prédictives : régression, arbres de décision, réseaux de neurones, les K plus proches voisins.
- Mise en œuvre de classification par k-means et CAH (Classification Ascendante Hiérarchique).
- Principe des méthodes supervisées.

La visualisation des données
- Les objectifs de la visualisation des données.
- Les différents types de représentations de données quantitatives.
- Concevoir des tableaux de bord.

Analyse de données qualitatives et textuelles
- Spécificités de la problématique et les alternatives (Analyse Factorielle des Correspondances, table de contingence).
- Présentation d’instanciation, de pattern, de vecteur et d’heuristique.
- Comment utiliser un espace de vecteurs, d’indexation, de scoring.
- Différents types de transformations et traitement d’un document textuel.

MODALITES PRATIQUES
Durée : 3 jours soit 21 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : 1824€ TTC
Horaires : 9h – 17h30

Spark, développer des applications pour le Big Data

SPK / LI-REQ-232

CONTENU

Présentation d’Apache Spark
- Historique du Framework.
- Les différentes versions de Spark (Scala, Python et Java).
- Comparaison avec l’environnement Apache Hadoop.
- Les différents modules de Spark.

Travaux pratiques
Installation et configuration de Spark. Exécution d’un premier exemple avec le comptage de mots.

Programmer avec les Resilient Distributed Dataset (RDD)
- Présentation des RDD.
- Créer, manipuler et réutiliser des RDD.
- Accumulateurs et variables broadcastées.
- Utiliser des partitions.

Travaux pratiques
Manipulation de différents Datasets à l’aide de RDD et utilisation de l’API fournie par Spark.

Manipuler des données structurées avec Spark SQL
- SQL, DataFrames et Datasets.
- Les différents types de sources de données.
- Interopérabilité avec les RDD.
- Performance de Spark SQL.
- JDBC/ODBC server et Spark SQL CLI.

Travaux pratiques
Manipulation de Datasets via des requêtes SQL. Connexion avec une base externe via JDBC.

Spark sur un cluster
- Les différents types d’architecture : Standalone, Apache Mesos ou Hadoop YARN.
- Configurer un cluster en mode Standalone.
- Packager une application avec ses dépendances.
- Déployer des applications avec Spark-submit.
- Dimensionner un cluster.

Travaux pratiques
Mise en place d’un cluster Spark.

Analyser en temps réel avec Spark Streaming
- Principe de fonctionnement.
- Présentation des Discretized Streams (DStreams).
- Les différents types de sources.
- Manipulation de l’API.
- Comparaison avec Apache Storm.

Travaux pratiques
Consommation de logs avec Spark Streaming.

Manipuler des graphes avec GraphX
- Présentation de GraphX.
- Les différentes opérations.
- Créer des graphes.
- Vertex and Edge RDD.
- Présentation de différents algorithmes.

Travaux pratiques
Manipulation de l’API GraphX à travers différents exemples.
 
Machine Learning avec Spark
- Introduction au Machine Learning.
- Les différentes classes d’algorithmes.
- Présentation de SparkML et MLlib.
- Implémentations des différents algorithmes dans MLlib.
Travaux pratiques
Utilisation de SparkML et MLlib.

Accès au calendrier
 
VALIDATION

Evaluation en fin de session

MODALITES PRATIQUES
Durée : 3 jours soit 21 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : 1 815,00 € TTC
Horaires : 9h – 17h30

Développer des applications de DataVisualisation, outils et frameworks

DTV / LI-REQ-199

CONTENU

Introduction à la visualisation d’information
- Définition, notions et objectifs. Rôle de l’utilisateur et de l’interaction.
- Diagrammes courants : histogrammes, pie chart, 3D.
- Visualisation multidimensionnelles : nuages de points, diagrammes d’inselberg.
- Visualisation multi-niveaux : données hiérarchiques, full zoom.
- Techniques de visualisations : fisheyes, vue hyperbolique.
- Visualisation de réseaux : hiérarchiques, radiales.
- Visualisation par modèle de force : modèle énergie, ressort.

Sémiologie graphique : la base de la visualisation
- Le système visuel humain.
- Les variables visuelles.
- Les propriétés perceptives.
- Extension de la sémiologie : le mouvement.

Transitions animées et légendes interactives
- Définition, notions et buts.
- Animations et légendes interactives dans des visualisations.
- Manipulation des variables visuelles.
- Règles à respecter.
- Valeurs ajoutées.

Outils pour la visualisation d’informations
- Frameworks JavaScript de DataVisualisation.
- Frameworks de DataVisualisation basés sur d’autres langages (Java, Python…).
- Quelques outils supplémentaires.

Visualisation de réseaux
- Types de réseaux (sans échelle, petit monde…).
- Analyse d’un réseau (réseau lexical, réseau social, corpus de textes…).
- Réalisation d’une visualisation orientée réseaux (en JavaScript).
- Mise en place et choix des différents leviers d’interaction : full zoom, sélection…

Visualisation de diagrammes
- Etude d’un jeu de données.
- Réalisation de plusieurs visualisations interactives orientées diagrammes (en JavaScript).
- Mise en place et choix de différents leviers d’interaction : légendes interactives, survol etc.

Visualisation de l’OpenData et Cartographie
- Présentation de l’Open Data.
- Visualisation de l’Open Data Paris avec des Frameworks de Visualisation.
- Etude de frameworks de cartographie en JavaScript.

Accès au calendrier

VALIDATION

Evaluation en fin de session

MODALITES PRATIQUES
Durée : 4 jours soit 28 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : 2 226,00 € TTC
Horaires : 09h00 – 17h30

Data Clustering, organiser les données du Big Data

DAU / LI-REQ-195

CONTENU

Introduction au clustering de données
- Approches supervisées et non supervisées.
- Méthodes floues et strictes.
- Théorie des graphes, différents types de structures de données.
- Calcul de similarité (TF, TF-IDF…).
- Propriétés des jeux de données.

Clustering simple et clustering hiérarchique
- Clustering simple.
- Clusterings hiérarchiques et composés.
- Utilité du clustering hiérarchique.
- Présentation du résultat.

Techniques de clustering
- Approches orientées K-means.
- Approches par agglomération.
- Approches basées sur un modèle physique (modèle énergie, ressort…).
- Approches “divisives”.
- Approches par marche aléatoire.
- Algorithmes incrémentaux.

Outils pratiques et algorithmes pour le clustering de données
- K-means simple, Graclus, Cluto.
- Algorithme hiérarchique : Louvain.
- InfoMap, Fast Modularity.
- NCut, approche Girvan Newman…
- Extraction d’arbres couvrants et composition.

Mesures Qualité et Performance
- Introduction à la performance et à la complexité.
- Mesures de qualité.
- Critères : Cut, Perf, Cond, Cov, MQ, Mod, Critère de Dunn…
- Trouver le bon algorithme : technique des diagrammes d’Inselberg.

Clustering de données à partir d’un réseau lexical
- Présentation du jeu de données.
- Analyse des propriétés du réseau.
- Exécution d’algorithmes de clustering.
- Affichage du résultat.
- Calcul de la qualité des partitionnements effectués.

Clustering de documents
- Présentation du jeu de données.
- Analyse des propriétés du réseau.
- Calcul de mesures de similarité.
- Exécution d’algorithmes de clustering.
- Affichage du résultat.
- Calcul de la qualité.

Accès au calendrier

VALIDATION

Evaluation en fin de session

MODALITES PRATIQUES
Durée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : 1 457,00 € TTC
Horaires : 09h00 – 17h30

Big Data, méthodes et solutions pratiques pour l’analyse des données

BID / LI-REQ-189

CONTENU

Comprendre les concepts et les enjeux du Big Data
- Origines et définition du Big Data.
- Les chiffres clés du marché dans le monde et en France.
- Les enjeux du Big Data : ROI, organisation, confidentialité des données.
- Un exemple d’architecture Big Data.

Les technologies du Big Data
- Description de l’architecture et des composants de la plateforme Hadoop.
- Les modes de stockage (NoSQL, HDFS).
- Principes de fonctionnement de MapReduce, Spark, Storm…
- Principales distributions du marché (Hortonworks, Cloudera, MapR, Elastic Map Reduce, Biginsights).
- Installer une plateforme Hadoop.
- Les technologies du datascientist.
- Présentation des technologies spécifiques pour le Big Data (Tableau, Talend, Qlikview …).

Gérer les données structurées et non structurées
- Principes de fonctionnement de Hadoop Distributed File System (HDFS).
- Importer des données externes vers HDFS.
- Réaliser des requêtes SQL avec HIVE.
- Utiliser PIG pour traiter la donnée.
- Le principe des ETL (Talend…).
- Gestion de streaming de données massive (NIFI, Kafka, Spark, Storm…)

Technique et méthodes Big data analytics
- Machine Learning, une composante de l’intelligence artificielle.
- Découvrir les trois familles : Régression, Classification et Clustering.
- La préparation des données (data preparation, feature engineering).
- Générer des modèles en R ou Python.
- Ensemble Learning.
- Découvrir les outils du marché : Jupyter Notebook, Dataïku, Amazon Machine Learning…

Data visualisation et cas d’usage concrets
- Définir le besoin de la data visualisation.
- Analyse et visualisation des données.
- Peut concerner tous les types de données dans la DataViz ?
- Les outils DataViz du marché.

Conclusion
- Ce qu’il faut retenir.
- Synthèse des bonnes pratiques.
- Bibliographie.

Accès au calendrier

VALIDATION

Evaluation en fin de session

MODALITES PRATIQUES
Durée : 5 jours soit 35 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : 2 709,00 € TTC
Horaires : 09h00 – 17h30

Big Data Foundation, certification

BDT / LI-REQ-188

CONTENU

Les fondamentaux du Big Data
- L’histoire et les principaux bénéfices du Big Data.
- Les trois dimensions du Big Data (volume, variété, vélocité).
- Les technologies Hadoop et MongoDB.
- Les limites du Big Data.
- Les grands acteurs du marché. La vie privée.

Mise en pratique des approches Big Data, synthèse
- La fraude bancaire.
- La relation client et le marketing.
- L’internet des objets.
- Le “People Analytics”.

Les sources du Big Data
- Les principaux types de données.
- Les données de l’entreprise (Oracle, SAP, Microsoft, Data Warhouses, données non-structurées).
- Les liens avec les réseaux sociaux (Facebook, Twitter, autres).
- Les données publiques (Opendata, économiques, financières, comportementales…).

Les données et l’information
- La notion de Datalake.
- Collecter, préparer et gérer les données.
- La modélisation de données.
- La Data Sécurité, la Data Gouvernance, la Data Scientist.
- La Metadata.

Data Mining
- Qu’est-ce que le Data Mining ?
- Les différents types (classification, association…).
- Quelques algorithmes essentiels (régression linéaires, régression polynomiale).
- Notion de séries temporelles.
- La Machine Learning et l’Intelligence Artificielle (IA).
- Les outils (Weka, KNIME, R).
- Principales application : Analyse sentiment sur Twitter, analyse des log réseau…

Outil : Hadoop
- Présentation de Hadoop (les principaux composants).
- Architecture d’Hadoop. Installation et configuration.
- MapReduce (Parallelisation automatique des programmes Hadoop).
- DataProcessing avec Hadoop (Analyse de sentiment, analyse des logs).

Outil : MongoDB
- Présentation de MongoDB (fonctionnalités et concepts).
- Réplication et Sharding.
- Ecosystèmes (langages, drivers, outils, intégration avec Hadoop).
- Installation et configuration.
- Base de données de documents.
- Modèle de données de documents (Analyse de sentiment, analyse des logs).

Examen “Big Data Foundation” de l’EXIN
- Examen blanc avec correction commentée.
- Passage de l’examen “Big Data Foundation”.

Accès au calendrier

VALIDATION
Evaluation en fin de session

MODALITES PRATIQUES
Durée : 3 jours soit 21 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : 2 298,00 € TTC
Horaires : 09h00 – 17h30

Statistiques descriptives, introduction

UES / LI-REQ-187

CONTENU

Définition
- Définition de la statistique descriptive. L’étude de l’incertitude.
- Comparaison de produits calibrés à des données aléatoires.
- Introduction à l’aléa des données statistiques.
- Conclusion : la question que se pose un statisticien.

Formalisation mathématiques
- Indexation de 1 à n. La valeur absolue.
- Le Symbole Sigma pour l’écriture de sommes.
- Le Carré et la Racine Carrée.
- Effectif, fréquence, quartile, centile : explication et représentations graphiques.
- Calcul d’intervalles : le traitement des données continues.

Traitement statistique des données à une dimension
- Type de données : qualitative ou quantitative.
- Données avec effectif : calcul de fréquences et interprétation.
- Tri et traitement des données : mise en forme statistique de différents exemples de données brutes.
- Représentations graphiques.
- Paramètres de position : moyenne, mode, médiane.
- Les paramètres de dispersion : étendue, quantiles, décile, variance.
- La variance : une moyenne “d’écarts”.

Variables aléatoires
- Définition. Catégorie de variables.
- Exemples et examen de variables aléatoires.
- Courbes de distribution.
- Explications des intervalles de confiance.
- La loi la plus connue : la loi normale.

Statistique descriptive à deux dimensions : les tableaux de contigence
- Les données.
- Représentations graphiques.
- La covariance.
- Le coefficient de corrélation linéaire.

Cas pratique : utilisation des données des participants
- Mise en évidence de la problématique statistique.
- Mise en forme des données.
- Calcul des statistiques de base et représentations graphiques.
- Recherche de la méthode appropriée au problème.

Accès au calendrier

VALIDATION

Evaluation en fin de session

MODALITES PRATIQUES
Durée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : 1 457,00 € TTC
Horaires : 9h – 17h30

Modélisation statistique

STA / LI-REQ-093

OBJECTIFS PEDAGOGIQUES

PUBLIC

PRE-REQUIS

CONTENU

Démarche et modélisation d’une analyse statistique
- Statistique descriptive.
- Phase d’apprentissage.
- Statistique prédictive pour estimer et anticiper.
- Modélisation statistique d’un phénomène.Paramètre de position et de dispersion
- Mode, valeur modale, valeur la plus probable.
- Moyenne d’une population (ou d’un échantillon).
- Médiane, partager une série numérique.
- Etendue, différence entre valeurs extrêmes.
- Utiliser les quantiles.
- Comprendre l’utilisation de la variance et co-variance.
- Ecart-Type, calculer la dispersion d’un ensemble de données.

Etude de cas
Calcul de paramètres de position et de dispersion sur différents échantillonnages et comparaisons des résultats.

Analyses prédictives
- Régression linéaire simple.
- Régression linéaire multiple.
- Régression logistique.
- Analyse de la variance et de la co-variance et recherche de corrélation.

Exercice
Mise en place d’un modèle de régression linéaire multiple pour estimer une valeur.

Tests et intervalle de confiance
- Tests.
- Intervalle de confiance.
- Lois statistiques et intervalle de confiance.
- Valider la précision d’une estimation – Amplitude de l’intervalle.

Etude de cas
Détection de produits finis défectueux sur une chaine de production.

Panorama des outils
- Zoom sur le Logiciel Open Source “R”.
- Initiation au logiciel Open Source “R”.
- Les principaux outils : SAS, SPSS.

Travaux pratiques
Ecriture de scripts pour calculer des métriques, moyennes, variances. Régression linéaire simple.

SESSIONS PROGRAMMEES

Accès au calendrier

VALIDATION

Evaluation de fin de stage

PEDAGOGIE

Alternance d’exposés et de travaux pratiques

INTERVENANTS

Spécialiste analyse statistique

MODALITES PRATIQUES

Durée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : 1 314,00 € TTC
Horaires : 9h – 17h30

Construire un Data Warehouse, qualité des données et performance du SI décisionnel

DAW / LI-REQ-092

CONTENU

Le Data Warehouse, finalité et principes
- Les enjeux stratégiques d’un SI décisionnel.
- Les raisons techniques et culturelles qui conduisent au Data Warehouse.
- Définition du Data Warehouse selon Bill Inmon.
- Les solutions apportées par l’architecture technique et fonctionnelle du Data Warehouse.
- Caractéristiques des données du SI décisionneL
- L’Infocentre et le SI décisionnel.
- Présentation des différentes approches Data Warehouse et Infocentre, leurs avantages et inconvénients.

L’architecture d’un SI décisionnel d’entreprise
- Les différentes couches de l’organisation d’un Data Warehouse.
- La collecte et l’intégration des données.
- L’operational Data Store et la Data Staging area.
- La couche de présentation, le portail décisionnel.
- Les moteurs d’analyse OLAP : (MOLAP) et/ou relationnel OLAP (ROLAP).
- Les techniques d’analyse “Data Mining” : méthodes prédictives, méthodes descriptives.
- Croissance du volume et de la nature des données, les enjeux du Big Data.
- La documentation des données du DW : notions de référentiel de données.
- Comment le DW fiabilise la gestion du référentiel de données (MDM).
- La gestion des flux : la capture des données sources, les règles de transformation.

Les principes de la modélisation Data Warehouse
- Les modèles relationnels opérationnels et dénormalisés.
- Les modèles hybrides.
- Les modèles génériques.
- Comprendre le modèle en étoile, sa finalité.
- Comprendre les notions de faits et d’analyse. Les hiérarchies d’axe d’analyse.
- Le modèle en flocon.
- La problématique des dimensions à évolution.
- Gestion des agrégats et de la stabilité du périmètre fonctionnel.
- Quelle approche favorise les informations de détail ou les agrégats ? Bonnes pratiques, questions à poser au métier.

La démarche de construction d’un Data Warehouse
- Identifier le périmètre fonctionnel candidat. Déterminer l’objectif et les événements de gestion à suivre.
- Estimer la volumétrie du périmètre.
- Analyse fonctionnelle, recueil des besoins utilisateurs.
- Conception de l’architecture technique détaillée.
- Etablir une démarche générique de mise en œuvre.
- Les apports d’une démarche itérative, le contenu d’une itération.
- Première itération ou projet pilote, bien le choisir. Rôle du sponsor, de la MOA, de la MOE, impact sur l’organisation.
- L’administration et le suivi de la solution opérationnelle.

Organisation du projet, les acteurs et les livrables
- Le rôle fondamental du sponsor ou promoteur.
- Le comité de pilotage.
- Rôle de l’équipe fonctionnelle, du groupe de projet utilisateurs : valider le design de l’environnement utilisateur.
- Le transfert de compétences vers les utilisateurs finaux par l’équipe fonctionnelle : formation et documentation.
- L’équipe technique, les architectes.
- Les principaux livrables d’un projet décisionnel.

Les outils dans le domaine du décisionnel
- Les dernières évolutions techniques des SGBDR dans le domaine du décisionnel.
- Panorama et typologie des solutions BI du marché. Les offres en mode SaaS.
- Les solutions de reporting : SSRS, IBM Cognos, SAS, BusinessObjects… La mise en œuvre des outils de requête.
- Les outils d’analyse OLAP côté serveur et côté client : utilisation, évolutivité, approche DataMart, temps de réponse.
- Les solutions d’analyse Data Mining : SAS Enterprise Miner, IBM, OBI Datamining. Exigences et points forts.
- Les solutions ETL : IBM, Informatica, Oracle, SAP, Talend…
- Les outils de modélisation relationnelle : possibilités et limites.

Synthèse
- Les tendances d’évolution des systèmes décisionnels.
- Bonnes pratiques pour la modélisation.
- Recommandations pour l’organisation du projet Data Warehouse.

Accès au calendrier

VALIDATION

Evaluation en fin de session

MODALITES PRATIQUES
Durée : 3 jours soit 21 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : 2 020,00 € TTC
Horaires : 9h – 17h30

La modélisation en étoile, conception et mise en œuvre

AMT / LI-MOA-040

CONTENU

Introduction et rappels
- Qu’est-ce qu’un système d’information décisionnel ?
- Evolution des exigences de décision dans le contexte actuel.
- Infocentres, SIAD, EIS, Data Warehouse, définition et positionnement.
- Comprendre la finalité de l’approche Data Warehouse.

Les architectures en réponse aux besoins décisionnels
- Les composants principaux, Data Warehouse, ODS ou “staging area”, datamarts.
- Les architectures proposées par Kimball et Inmon. Avantages et inconvénients.
- Positionnement du modèle en étoile dans le Data Warehouse selon l’architecture.
- Les phases du cycle de vie d’un Data Warehouse.
- Les critères de qualité d’un Data Warehouse.
- La notion de métadonnée, de référentiel.

Principes et définitions de base sur la modélisation en étoile
- Rappels sur la modélisation des bases de données opérationnelles.
- Différences entre OLTP et OLAP.
- Entités, attributs, cardinalités, formes normales.
- Le principe de la dénormalisation pour concevoir un modèle en étoile.
- Comprendre les notions de fait, dimension et axe d’analyse.
- Les alternatives de modélisation : modèle en flocon, en galaxie.
- Les règles et bonnes pratiques de modélisation en étoile. Proposition alternative de Kortink et Moody.

Conception du modèle en étoile
- Organisation et synthèse des interviews utilisateur pour le recueil du besoin.
- Compréhension et identification des processus métiers à modéliser.
- Choix des dimensions d’analyse.
- Création de hiérarchies dans les dimensions.
- Identification des mesures et croisements avec les dimensions.
- Définition de la granularité de l’analyse.
- Définition des règles d’agrégation.
- Utilisation d’outils de modélisation.

Optimisation fonctionnelle du modèle en étoile
- Gestion de l’évolution des référentiels et du changement des nomenclatures.
- Gestion des dimensions à évolution lente et rapide.
- Les clés de substitution.
- Gestion de la qualité, fiabilité des données.
- Gestion du contexte non renseigné ou inconnu.
- Les dimensions dégénérées.

Replacer la modélisation dans le cadre du projet décisionnel
- Présentation de la méthode Kimball et Inmon pour l’organisation du projet.
- Les acteurs et livrables du projet.
- Recueil des besoins métier. Formalisation des exigences techniques et d’organisation.
- Identification des priorités et du périmètre pilote.
- Modélisation des informations.
- Choix de l’infrastructure. Implémentation et recette.
- Déploiement et maintenance du modèle.
- Gestion des historiques.

Optimisation physique du modèle
- Gestion de la performance des requêtes.
- Estimation de l’espace disque requis pour le modèle.
- Limitation de la taille occupée par une dimension.
- Agrégation directe de certains éléments dans les tables.
- Dimensions techniques pour assurer la traçabilité des faits.

Alimentation du modèle en étoile
- Contraintes des systèmes opérationnels sources.
- Rôle des ODS dans l’alimentation.
- L’organisation des traitements dans la DSA (Data Staging Area).
- Les différents types d’alimentation (delta, stock, complète).
- Les étapes, les règles et les prérequis de l’alimentation.
- Gestion des rejets.
- Gestion des sources différentes pour l’alimentation d’une dimension ou d’un fait.
- ETL, les solutions d’alimentation disponibles sur le marché.

Restitution des informations d’un modèle en étoile
- Les différents types d’outils au service de la restitution.
- Le marché des outils de restitution.
- Optimisation du modèle pour l’exploration des données.
- Optimisation des index.
- Utilisation du partitionnement des tables.

Conclusion
- Ce qu’il faut retenir.
- Les pièges à éviter.
- Pour aller plus loin.

Accès au calendrier

VALIDATION

Evaluation en fin de session

MODALITES PRATIQUES
Durée : 3 jours soit 21 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : 1 484,00 € TTC
Horaires : 09h00 – 17h30

Pentaho Data Integration – Développeur
PDI-DEV / LI-DEV-608

OBJECTIFS PEDAGOGIQUES

PUBLIC

PRE–REQUIS

CONTENU

Découverte de l’environnement
Premier pas avec PDI
Vue d’ensemble des composants

Les premiers Flux
Les transformations
Les jobs
Generate Rows
Generate Random value
Text file Output
CSV Input
Write to log
Mail
Types de liaisons entre composants
Dans un Job
Dans une transformation
Exécuter un job
Exécuter une transformation

Traiter les données
Sort rows
Unique rows
Filter rows
String cut
Replace in string
Calculator
Join rows
Merge join
Merge rows
Group by

Les métadonnées
Vue d’ensemble
Créer une métadonnée BDD

Travailler avec les bases de données
Base de données supportées
Récupérer une table d’une métadonnée
Interaction avec la base de données
Mise en pratique
Jointure entre 2 tables
Insert / Update
Database

Autres composants et fonctionnalités
Write to log
Set / Get Variables
Copy / Get rows to result
Web Services Lookup
Propriétés d’un job et transformation

Les itérations
Cas général
Job
Transformation
Mise en pratique
Itération avec paramètres et « Copy rows to result »
Itération avec « Copy rows to result » et « Get rows from result »

Gestion des logs et des erreurs
Plusieurs types d’erreurs
Gestion d’erreurs
Dans un job
Dans une transformation
Paramètres de gestion d’erreurs
Composant « Data Validation »
Gestion des logs
Les niveaux de logs
Logs via la console
Logs sauvegardés en BDD

Fonctionnalités avancées
Déboguer notre application
Prévisualiser nos données
Ajout de points d’arrêts
Parallélisation des traitements

Automatisation et documentation
Exporter vos travaux
Kitchen : l’exécuteur de jobs
Fichier
Repository
Tâches planifiées
Documenter ses jobs

SESSIONS PROGRAMMEES

Pentaho Data Integration – Développeur

VALIDATION

Exercices de validation au cours de la formation

PEDAGOGIE

Exposés – Cas pratiques – Synthèse

INTERVENANTS

Consultant-formateur dont les compétences techniques, professionnelles et pédagogiques ont été validées par des diplômes et/ou testées et approuvées par l’éditeur et/ou par M2i Formation.

MODALITES PRATIQUES

Durée : 3 jours (21 heures) avec 7 heures par jour
Prix : uniquement en INTRA. Consultez votre Institut 4.10.
Horaires
Jour 1 : 09h00-12h30 / 13h30-17h30
Jour 2 : 09h00-12h30 / 13h30-17h30
Jour 3 : 09h00-12h30 / 13h30-16h00

Talend Open Studio for Big Data, exploiter vos données massives

TAD / LI-REQ-194

CONTENU

Présentation de Talend Open Studio for Big Data
- Problématique du Big Data : le modèle de 4V, les cas d’usage.
- L’écosystème Hadoop (HDFS, MapReduce, HBase, Hive, Pig…).
- Données non structurées et base de données NoSQL.
- TOS for Big Data versus TOS for Data Integration.

Mise en œuvre de HDFS, HBase et HCatalog
- Définition des métadonnées de connexion du cluster Hadoop.
- Gestion des ressources HDFS : les principaux composants Talend.
- Connexion à HBase, création, lecture/écriture dans une table HBase.
- Configuration HBase, mode local versus mode distribué.
- Création de bases de données, tables et de partitions via HCatalog.
- Lecture de tweets (composants d’extension).

Effectuer des traitements à l’aide de Pig
- Le langage de script Pig Latin, Pig versus SQL.
- Principaux composants Pig de Talend, conception de flux Pig.
- Exécution de scripts Pig (tPigCode).
- Configuration des propriétés associées à l’usage de MapReduce.
- Développement de routines UDF.

Exploiter Hive
- Métadonnées de connexion et de schéma Hive.
- Le langage HiveQL.
- Conception de flux Hive, exécution de requêtes.
- Mettre en œuvre les composants ELT de Hive.

Autres aspects couverts par Talend for Big Data
- Utiliser Scoop pour importer, exporter, mettre à jour des données entre systèmes RDBMS et HDFS.
- Support Talend des bases de données NoSQL (MongoDB et Cassandra).
- Conception de jobs MapReduce et Spark Streaming.
- Configuration avancée des composants du cluster (zookeeper, resource manager, job history…).

Accès au calendrier

VALIDATION

Evaluation en fin de session

MODALITES PRATIQUES
Durée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : 1 457,00 € TTC
Horaires : 9h – 17h30

Talend Open Studio, optimiser vos flux de données – développement avancé

TAO / LI-REQ-171

CONTENU

Introduction
- Présentation de Talend Open Studio.
- Rappel des principes des ETL.
- Installation de TOS.

Utilisation avancée de Talend
- Les contextes et leur gestion.
- Implémenter les transformations complexes.
- Manipuler des flux XML.
- Mettre en oeuvre les composants ELT.
- Utiliser les expressions régulières.

Exercice
Associer un groupe de contextes à un job, utiliser des composants de transformations, créer des fichiers XML à partir d’un fichier plat, utiliser les composants ELT MySQL.

Java et création de composants
- Présentation des principes d’implémentation en Java.
- Consulter le code Java associé à un job.
- Les composants Talend Java.
- Utiliser les routines.
- Anatomie et création d’un composant.
- Exporter un composant dans la palette.
- Internationaliser ses composants.

Exercice
Utilisation de tMemorizeRows, tJavaFlex, tJava. Ecrire une routine et l’utiliser dans un job. Créer un premier composant. Modifier les fichiers javajet pour étendre les fonctionnalités.

Optimisation des performances et debugging
- Monitorer la performance des jobs.
- Mettre en place son propre système de journalisation.
- Optimiser la performance des jobs.
- Debugging.
- Modifier à chaud les variables en mémoire.

Exercice
Ajouter des composants de monitoring à un job, mettre en place son système de logs, utiliser les buffers.

Déploiement en production
- Lancer un job hors de TOS.
- Programmer l’exécution d’un job sous Windows.
- Programmer l’exécution d’un job sous Linux.
- Talend Enterprise et la TAC.

Exercice
Exporter le premier job créé hors de TOS, planifier l’exécution du job exporté via la planificateur de tâches Windows.

Pour aller plus loin
- Bonnes pratiques de développement.
- Créer un plug-in Eclipse.
- Intégrer dans Talend Open Studio un plug-in Eclipse.
- Présentation de Talend ESB.
- Présentation de Talend Big Data.

Exercice
Mutualisation des connexions, utilisation des Rollback.

Conclusion
- Présentation des ressources sur Talend.
- Valoriser son développement au sein de la communauté Talend.

Accès au calendrier
 
VALIDATION

Evaluation de fin de session

MODALITES PRATIQUES
Durée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : 1 314,00 € TTC
Horaires : 9h – 17h30

Talend Open Studio, mise en œuvre de l’intégration de données

TOT / LI-REQ-157

OBJECTIFS PEDAGOGIQUES

PUBLIC

PRE-REQUIS

CONTENU

- L’intégration de données. Les solutions ETL.
- TOS : installation, préférences utilisateur. documentation de référence.
- Philosophie du produit. Conception d’un job.

Travaux pratiques
Prise en main de l’outil. Présentation du cahier des charges du projet fil rouge.

Modéliser le besoin, concevoir un premier job

- Business Modeler. Job Designer.
- Principales connexions. Composants CSV et XML.
- Composants de transformation simples.
- Visualiser du code généré, exécuter un job.

Exercice
Développement d’un job assurant le tri d’une source CSV, le filtrage de données et le stockage du résultat dans un fichier XML.

Optimiser le développement des jobs

- Configurer des connexions réutilisables à l’aide des métadonnées.
- Mettre à jour les métadonnées et les propager sur les jobs, importer/exporter des métadonnées.
- Paramétrer les jobs par des contextes.
- Externaliser les variables de contextes dans des fichiers “.properties” et “.ini”.
- Créer et gérer ses propres variables.
- Générer des jeux de données pour des tests.

Exercice
Refactorer un job en utilisant métadonnées et contextes. Générer un jeu de données de test pour ce job.

Travailler avec des bases de données

- Bases de données supportées et leurs principaux composants.
- Paramétrages des opérations sur les tables.
- Métadonnées et contexte de connexion à un schéma de base de données.
- Partage de connexions et gestion des transactions.
- Créer des requêtes à l’aide de SQLBuilder.

Exercice
Lecture et mise à jour d’un référentiel de données hébergé sur un serveur MySQL.

Travailler sur des données multisources
- Présentation du composant tMap.
- Configuration des flux d’entrée, créations de jointures.
- Réaliser des transformations en utilisant variables, expressions et jointures.
- Qualifier les données à l’aide de filtres.
- Générer des sorties multiples, gérer les rejets.

Exercice
Consolidation de données multisources et génération d’un entrepôt.

Compléments

- Décomposer un job en sous-jobs, utilisation du tRunJob. Lancer les jobs en ligne de commande. Exécution périodique.
- Débogage d’un job, tracer les statistiques d’exécution.
- Reporting tJasperOutput.

Exercice
Génération d’un rapport Jasper Report à partir d’un entrepôt.

SESSIONS PROGRAMMEES

Accès au calendrier

VALIDATION

Evaluation de fin de stage

PEDAGOGIE

Alternance d’exposés et de travaux pratiques

INTERVENANTS

Spécialiste talend

MODALITES PRATIQUES

Durée : 3 jours soit 21 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : 1 716,00 € TTC
Horaires : 9h – 17h30

TALEND pour le Big Data
BIG-TAL / LI-DEV-641

OBJECTIFS PEDAGOGIQUES

PUBLIC

PRE–REQUIS

CONTENU

Lire et écrire des données en HDFS
Stocker un fichier sur HDFS
Stocker plusieurs fichiers de HDFS
Lire les données de HDFS
Utiliser HBase pour sauvegarder les données charger dans HDFS

Travailler avec les tables
Importation de tables avec Sqoop
Création de tables dans HDFS avec Hive

Traitement des données et des tables en HDFS
Traitement des tables Hive avec des jobs
Traitement des données avec Pig
Traitement des données par lots

Guide de dépannage
Dépannage de votre cluster

Cas d’utilisation de clickstream (flux de clics)
Surveillance du cluster Hadoop
Créer un environnement de développement
Chargement des données dans HDFS
Enrichissement des logs
Calculer les statistiques
Conversion d’un job standard en un lot Big Data
Comprendre les jobs MapReduce
Utilisation du studio pour configurer les resource requests vers YARN

Cas d’utilisation : l’analyse comportementale
Chargement du dictionnaire et des données du fuseau horaire dans HDFS
Chargement des tweets dans HDFS
Traitement des tweets avec MapReduce
Planification de l’exécution du job

Introduction à Kafka
Surveillance du cluster Hadoop
Comprendre les bases de Kafka
Publication de messages sur un sujet Kafka
Consommer des messages

Introduction à Spark
Comprendre les bases de Spark
Analyser les données des clients
Produire et consommer des messages en temps réel

Cas d’utilisation de traitement des logs : génération des logs enrichis
Introduction au cas d’utilisation du traitement des lois
Génération de logs bruts
Génération de logs enrichis

Traitement des logs cas d’utilisation : surveillance
Surveillance des logs enrichis

Cas d’utilisation de traitement des logs : rapports
Génération de rapports basés sur les fenêtres de données

Cas d’utilisation de traitement des logs : analyse des batchs
Ingestion de flux de données
Analyser les logs avec un batch job

Certification (en option)
Nos tests de validation des compétences font partie intégrante du processus d’apprentissage car ils permettent de développer différents niveaux d’abstractions.
Solliciter l’apprenant à l’aide de nos QCM, c’est lui permettre d’étayer sa réflexion en mobilisant sa mémoire pour choisir la bonne réponse. Nous sommes bien dans une technique d’ancrage mémoriel.
L’examen sera passé à la fin de la formation.

Les + de la formation
L’examen de certification (proposé en option) est en français.

SESSIONS PROGRAMMEES

TALEND pour le Big Data

VALIDATION

Exercices de validation au cours de la formation

PEDAGOGIE

Exposés – Cas pratiques – Synthèse

INTERVENANTS

Consultant-formateur dont les compétences techniques, professionnelles et pédagogiques ont été validées par des diplômes et/ou testées et approuvées par l’éditeur et/ou par M2i Formation.

MODALITES PRATIQUES

Durée : 3 jours (21 heures) avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : Consultez votre Portail client I4.10.
Horaires
Jour 1 : 09h00-12h30 / 13h30-17h30
Jour 2 : 09h00-12h30 / 13h30-17h30
Jour 3 : 09h00-12h30 / 13h30-16h00

TALEND – Maîtrise
TAL-MAI / LI-DEV-640

OBJECTIFS PEDAGOGIQUES

PUBLIC

PRE–REQUIS

CONTENU

Découverte de l’environnement
Premier pas avec TOS
Vue d’ensemble des composants

Les premiers flux
Le Business Model
Le job
Les bonnes pratiques
tRowGenerator
tFileInputExcel et tFileOutputExcel
tMsgBox
tSendMail
Type de liaisons entre composants
Exécuter un job

Traiter les données
tFilterRow
tUniqRow
tAgregateRow
tSortRow
tMap

Les métadonnées
Vue d’ensemble
Créer une métadonnée Excel
Utiliser une métadonnée Excel
Créer une métadonnée Access
Récupérer les tables d’une BDD

Travailler avec les bases de données
tAccessInput
tAccessOutput

Autres composants et fonctionnalités
Variables globales
tBuffer
tSystem
tServerAlive
tUnite
tReplicate

Les itérations
tFileList
tInfiniteLoop
tLoop
tPOP
tFlowToIterate

Gestion des logs et des erreurs
tLogRow
tDie et tLogCatcher
tWarn
tStatCatcher
tFlowMeter et tFlowMeterCatcher

Fonctionnalités avancées
Variables de contexte
Créer une variable de contexte
Utiliser une variable de contexte
Modifier une variable de contexte
Cascade de jobs
Les routines

Automatisation et documentation
Documenter ses jobs
Générer des scripts

SESSIONS PROGRAMMEES

TALEND – Maîtrise

VALIDATION

Exercices de validation au cours de la formation

PEDAGOGIE

Exposés – Cas pratiques – Synthèse

INTERVENANTS

Consultant-formateur dont les compétences techniques, professionnelles et pédagogiques ont été validées par des diplômes et/ou testées et approuvées par l’éditeur et/ou par M2i Formation.

MODALITES PRATIQUES

Durée : 3 jours (21 heures) avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : Consultez votre Portail client I4.10.
Horaires
Jour 1 : 09h00-12h30 / 13h30-17h30
Jour 2 : 09h00-12h30 / 13h30-17h30
Jour 3 : 09h00-12h30 / 13h30-16h00

Talend Open Studio for Data Quality, gérer la qualité des données

TDQ / LI-BDD-134

CONTENU

La problématique de la qualité des données
- L’évaluation de la qualité des données d’un système d’information.
- Critères fondamentaux : exhaustivité, précision et intégrité des données.
- Positionnement du produit Talend Open Studio for Data Quality dans la suite Talend.

Les concepts fondamentaux de TOS for Data Quality
- Les métadonnées : connexions aux bases, fichiers délimités et fichiers Excel.
- Présentation des différents types d’analyses.
- Les outils et indicateurs d’aide à la réalisation des analyses.
- L’explorateur de données.

Les analyses simples
- Recherche de doublons, respect de contraintes d’intervalle, format de date, d’email…
- Métriques d’une table, dépendances fonctionnelles entre colonnes.
- Identification des redondances de valeurs.
- Contrôles de cohérence entre clefs étrangères et primaires.
- Utiliser les indicateurs, les modèles, les règles et les fichiers sources.

Les analyses avancées
- Analyse de schéma et de la structure des tables via l’explorateur de données.
- Analyse multitable et multicolonne, respect de règles métiers.
- Recherche et visualisation de corrélation entre colonnes.
- Créer ses propres indicateurs et fichiers sources.
- Gérer les analyses.

Eléments avancés
- Utiliser des variables de contexte.
- Créer des modèles basés sur des expressions régulières.
- Exporter/importer les analyses et les données analysées.
- Corriger les données erronées avec Talend Data Integration.

Accès au calendrier

VALIDATION

Evaluation en fin de session

MODALITES PRATIQUES
Durée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : 1 314,00 € TTC
Horaires : 9h – 17h30

Environnement R, manipulations de données et statistiques élémentaires

MDR / LI-REQ-190

CONTENU

Rappels
- L’environnement RStudio.
- Les types de données dans R, les listes, les DataFrames, les facteurs et les variables ordinales.
- Les dates et les séries temporelles.

Importation-exportation et production de données
- Lire un fichier texte ASCII, Excel, SPSS, Minitab, SAS ou Matlab.
- Lire des données au clavier et utiliser le copier-coller.
- Lecture/écriture des fichiers, bases de données.

Manipulation de données, fonctions
- Opérations sur les matrices ou les DataFrames.
- Les fonctions outer, apply, lapply, sapply et mapply.
- Opérations logiques et relationnelles.
- Manipulation de chaînes de caractères. Manipulation de dates et d’unités de temps.

Techniques pour tracer des courbes et des graphiques
- Les fenêtres graphiques : manipulation, sauvegarde.
- Les fonctions de tracé de bas niveau.
- La gestion des couleurs et paramètres graphiques.
- L’ajout de texte, titres, axes et légendes.
- Diagrammes en croix, tuyaux d’orgue, empilé ou circulaire. Boîte à moustaches.
- Graphe de la fonction de répartition empirique. Histogramme en densité à amplitudes de classes égales ou inégales.
- Polygone des fréquences. Représentations graphiques dans un cadre bivarié.

Mathématiques et statistiques élémentaires
- Structuration des variables suivant leur type.
- Résumés numériques.
- Mesures d’association.
- Notions sur la génération de nombres au hasard et de variable aléatoire.
- Loi des grands nombres et théorème de la limite centrale.
- Intervalles de confiance.
- Tests d’hypothèses usuels. Autres tests d’hypothèses.
- Analyse de la variance à un facteur, deux facteurs ou à mesures répétées.

Accès au calendrier

VALIDATION

Evaluation en fin de session

MODALITES PRATIQUES
Durée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : 1 457,00 € TTC
Horaires : 9h – 17h30

Environnement R, traitement de données et analyse statistique

TDA / LI-REQ-158

OBJECTIFS PEDAGOGIQUES

PUBLIC

PRE-REQUIS

CONTENU

- Présentation du logiciel R et de ses fonctionnalités.
- Avantages et inconvénients.
- Accès au site de téléchargement de l’outil et installation.

Exercice
Installation de l’environnement d’analyse.

Premier pas

- Environnement de base (console, script).
- Utilisation de la console.
- Création et sauvegarde d’un script.
- Le répertoire sous R Installation.
- Aide et commentaires.
- Les autres éditeurs Tinn-R et R Studio.

Exercice
Création de scripts.

Objets et notions de programmation R

- Les objets de type vecteurs, matrix, array, factor, data.frame, list.
- Manipulation des objets, classe d’objet, fonction spécifiques, jointure.
- Sauvegarde, suppression de mémoire.
- Notion de Boucle (for et while), condition (if), switch.

Exercice
Manipulation des types d’objets.

Création et utilisation de fonctions

- Structure d’une fonction.
- Fonctions de type mathématique.
- Fonctions de type chaîne de caractères.
- Fonctions liées au temps/date.
- Opérations ensemblistes.
- Les tables de contingences.

Exercice
Création et d’utilisation de fonctions.

Génération, gestion et visualisation des données

- Les données : séquences régulières et aléatoires.
- Données exemple de R.
- Importation et exportation de données.
- Modifier les données d’un objet.
- Exemples de graphiques construits avec R.
- Création des graphiques de base.
- Les options graphiques, partager une fenêtre graphique, sauvegarder un graphique.

Exercice
Exercice d’application sur les données.

Analyses statistiques

- Présentation de la notion de package (librairie).
- Télécharger/charger des packages.
- Quelques packages utiles.
- Cas de la régression non-linéaire multiple.
- Cas de l’analyse en composantes principales ACP.
- Cas de la classification CAH.

Exercice
Exercice d’application sur les packages.

SESSIONS PROGRAMMEES

Accès au calendrier

VALIDATION

Evaluation de fin de stage

PEDAGOGIE

Alternance d’exposés et de travaux pratiques

INTERVENANTS

Spécialiste analyse statistique

MODALITES PRATIQUES

Durée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : 1 314,00 € TTC
Horaires : 9h – 17h30

Power BI, perfectionnement

BIG / LI-SYS-428

CONTENU

Présentation, rappels et bonne pratiques
- Rappel du cycle de conception d’un rapport Power BI.
- Expression du besoin et identification des sources de données.
- Se connecter et préparer les données.
- Organiser les tables et les relations, définir des mesures, visualisation.
- Comprendre l’organisation d’un modèle en étoile, des tables de faits, des tables de dimensions.

Utiliser les requêtes pour concevoir un modèle adéquat
- Fusionner les requêtes pour réduire les flocons.
- Agréger et empiler les sources.
- Importer des données à partir d’une liste de sources.
- Personnaliser des fonctions et passage de paramètres en langage M.
- Gérer les erreurs.

Travailler avec la dimension Temps
- Utiliser les variables en DAX pour réaliser un calendrier, les listes et les fonctions pour réaliser un calendrier en M.
- Cumuler par périodes. Comparer des périodes. Cumuler sur des périodes glissantes.
- Utiliser les fonctions Time Intelligence pour créer des comparaisons de périodes, des cumuls et des périodes glissantes.
- Utiliser les fonctions : DATEADD, DATESYTD, DATESBETWEEN, DATESINPERIOD, CLOSINGBALANCE.
- Travailler avec plusieurs colonnes de dates et de double relation avec USERELATIONSHIP.
- Filtrer les données sur la période en cours.

Exploiter les fonctions DAX avancées
- Le calcul de cumul avec la fonction EARLIER.
- La fonction CALCULATE avec plusieurs conditions et la fonction FILTER.
- La fonction de gestion des valeurs vides : ISBLANK.
- Les fonctions DAX de création de tables : FILTER, CALCULATETABLE, ADDCOLUMNS, SUMMURIZE, UNION, etc.

Affichage, navigation et visualisations
- Créer un fond de page, un thème, un modèle de rapport.
- Créer des rapports “Maître-Détail” en utilisant les filtres d’extractions.
- Utiliser l’onglet des filtres et l’onglet sélection.
- Utiliser les signets pour la navigation et le Storytelling.
- Représenter avec des images. Préparer des commentaires dynamiques et personnaliser les infobulles.

- Définir un visuel personnalisé avec le Synoptic Pannel.

MODALITES PRATIQUES
Durée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : 1339€ TTC
Horaires : 9h – 17h30

Big Data Analytics avec Julia, Modélisation et représentation des données

TBD / LI-REQ-264

CONTENU

Introduction au langage Julia
- L’environnement du langage de programmation Julia.
- Les types de données.
- L’importation et l’exportation de données.
- Les techniques pour tracer des courbes et des graphiques.
- L’utilisation des librairies R, Python et Spark.

Analyse en composantes
- Analyse en composantes principales.
- Analyse factorielle de données mixtes.
- Analyse des correspondances multiples.
- Classification hiérarchique sur composantes principales.

La modélisation
- Les étapes de construction d’un modèle.
- Les algorithmes supervisés et non supervisés.
- Le choix entre la régression et la classification.

Procédures d’évaluation de modèles
- Les techniques de ré-échantillonnage en jeu d’apprentissage, de validation et de test.
- Test de représentativité des données d’apprentissage.
- Mesures de performance des modèles prédictifs.
- Matrice de confusion, de coût et la courbe ROC et AUC.

Les algorithmes non supervisés
- Le clustering hiérarchique.
- Le clustering non hiérarchique.
- Les approches mixtes.

Les algorithmes supervisés
- Le principe de régression linéaire univariée.
- La régression multivariée.
- La régression polynomiale.
- La régression régularisée.
- Le Naive Bayes.
- La régression logistique.

Analyse de données textuelles
- Collecte et prétraitement des données textuelles.
- Extraction d’entités primaires, d’entités nommées et résolution référentielle.
- Étiquetage grammatical, analyse syntaxique, analyse sémantique.
- Lemmatisation. Représentation vectorielle des textes. Pondération TF-IDF.

MODALITES PRATIQUES
Durée : 4 jours soit 28 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : 2307€ TTC
Horaires : 9h – 17h30

Text Mining par la pratique

MMD / LI-REQ-263

CONTENU

Les approches traditionnelles en Text Mining
- Les API pour récupérer des données textuelles.
- La préparation des données textuelles en fonction de la problématique.
- La récupération et l’exploration du corpus de textes.
- La suppression des caractères accentués et spéciaux.
- Stemming, Lemmatization et suppression des mots de liaison.
- Tout rassembler pour nettoyer et normaliser les données.

Feature Engineering pour la représentation de texte
- Comprendre la syntaxe et la structure du texte.
- Le modèle Bag of Words et Bag of N-Grams.
- Le modèle TF-IDF, Transformer et Vectorizer.
- Le modèle Word2Vec et l’implémentation avec Gensim.
- Le modèle GloVe.
- Le modèle FastText.

La similarité des textes et classification non supervisée
- Les concepts essentiels de similarité.
- Analyse de la similarité des termes : distances Hamming, Manhattan, Euclidienne et Levenshtein.
- Analyse de la similarité des documents.
- Okapi BM25 et le palmarès de classement.
- Les algorithmes de classification non supervisée.

La classification supervisée du texte
- Prétraitement et normalisation des données.
- Modèles de classification.
- Multinomial Naïve Bayes.
- Régression logistique. Support Vector Machines.
- Random Forest. Gradient Boosting Machines.
- Évaluation des modèles de classification.

Natural Language Processing et Deep Learning
- Les librairies NLP : NLTK, TextBlob, SpaCy, Gensim, Pattern, Stanford CoreNLP.
- Les librairies Deep Learning : Theano, TensorFlow, Keras.
- Natural Language Processing et Recurrent Neural Networks.
- RNN et Long Short-Term Memory. Les modèles bidirectionnels RNN.
- Les modèles Sequence-to-Sequence.
- Questions et réponses avec les modèles RNN.

MODALITES PRATIQUES
Durée : 3 jours soit 21 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : 1824€ TTC
Horaires : 9h – 17h30

Intelligence Artificielle, algorithmes utiles appliqués à la robotique

IAG / LI-REQ-262

CONTENU

Introduction
- Histoire et culture robotique, IoT.
- L’Intelligence Artificielle et sa famille Machine Learning, Deep Learning.
- Applications et évolutions des nouvelles technologies.
- De l’algorithme au circuit imprimé.

Algorithme et Intelligence Artificielle
- Définitions et exemples d’algorithmes utiles.
- Scénarios, graphes, arbres de décisions.
- Machine Learning, apprentissage supervisé, non supervisé.
- Deep Learning, principes.
- Apprentissage par renforcement, algorithmes génétiques.

Analyse d’image

- QR Codes, codes barres : création et lecture.
- Reconnaissance optique de caractères : OCR.
- Identification et authentification d’objets, de visages.
- Suivi de points, d’objets, de chemins.

Son, reconnaissance vocale, chatbot et TAL/NLP
- Cas d’usage, possibilités et limites.
- De la voix au texte.
- API, mode connecté et non connecté.
- Chatbot à scénario fermé, à scénario ouvert (TAL, NLP).
- Du texte à la voix (Text To Speech).

Cartographie 2D, 3D et virtualisation robotique
- Transformer une carte en graphe.
- Trouver son chemin : Dijkstra, A-Star, optimiser la lecture d’une carte.
- Algorithmes de photogrammétrie.
- Cartographie temps réel : sonar, lidar, caméra.
- Environnement virtuel robotique et digital twin.

Communication robotique
- Les principaux protocoles : 4G, 5G, Lifi, Wifi, Bluetooth.
- Communication électronique et informatique : série, TOR, multiplexage, démultiplexage.
- Flux vidéos et audios en temps réel.
- Cryptographie, chiffrement des transmissions.

Frameworks et boîte à outils
- Arduino, Raspberry Pi : présentations.
- Bibliothèques graphiques : OpenCV, BoofCV.
- ROS : Robot Operating System.
- Tensorflow, Keras, OpenAI, CNTK.
- Scratch : programmation par briques élémentaires.
- Simulation : Unity, Blender, Bullet.

MODALITES PRATIQUES
Durée : 3 jours soit 21 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : 2137€ TTC
Horaires : 9h – 17h30

Chatbot, créer et déployer un agent conversationnel en JavaScript

BQW / LI-REQ-260

CONTENU

Chatbots : conception et usages
- Chatbot, quels types pour quels usages ?
- Natural Language Processing (NLP) et Machine Learning.
- Les Frameworks de bots versus les plateformes pour bots.

Rappels Node.js
- Rappels JavaScript ES/2015.
- L’approche modulaire de Node.js.
- La gestion événementielle, la gestion des routes, la persistance des données.
- Packages utiles pour le développement de chatbots.

Architecture d’un chatbot
- Les différents composants : connecteurs, adaptateurs, modules NLP, actions…
- Cible I/O : plateformes de messagerie, API publiques…
- Architecture logique : Messager, Classifier, Analyser, Responder, Selector.
- Définir les intentions, réponses et entités.
- Configurer des connecteurs pour les API externes.

Conception du flux conversationnel
- Identifier les utilisateurs potentiels et analyser leurs besoins.
- Implémenter un scénario de réponse à un besoin métier.
- Définition de conversations simples et de conversations complexes.
- Modéliser l’arborescence de décisions et gérer les impasses.
- Personnaliser les réponses.

Traitement du langage naturel (Natural Langage Processing)
- La démocratisation de l’Intelligence Artificielle.
- NLU et NLP, principes des systèmes de compréhension du langage naturel.
- Intentions, utterances et entités.
- Définir une personnalité, un caractère pour votre chatbot.
- Moteurs de langage naturel : Dialogflow, Wit.ai, LUIS.ai, Lex, Recast.ai…
- Entraîner et faire évoluer son chatbot.
- Les Frameworks du Machine Learning (TensorFlow.js, …).

Déploiement et intégration au Système d’Information
- Solutions d’hébergement pour la publication du chatbot.
- Se connecter à un service de messagerie instantanée (Slack, Facebook Messenger, Teams…).
- Liaison avec d’autres applications du SI.

Enrichissement du chatbot
- Gestion du contexte et de la mémorisation.
- Persistance des données, contextes, conversations « logs».
- Plateformes et outils pour les statistiques, indices clés (KPI).

MODALITES PRATIQUES
Durée : 3 jours soit 21 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : 1824€ TTC
Horaires : 9h – 17h30

Machine learning, méthode  et solutions
MLB /LI-REQ-258

OBJECTIFS PEDAGOGIQUES

PUBLIC

PRE–REQUIS

CONTENU

Introduction au Machine Learning

-         Le Big Data et le Machine Learning.
-         Les algorithmes d’apprentissage supervisés, non supervisés et par renforcement.
-         Les étapes de construction d’un modèle prédictif.
-         Détecter les valeurs aberrantes et traiter les données manquantes.
-         Comment choisir l’algorithme et les variables de l’algorithme ?
Démonstration
Prise en main de l’environnement Spark avec R, Python et Scala à l’aide de Jupyter Notebook. Visualiser plusieurs exemples de modèles fournis.

Procédures d’évaluation de modèles

-         Les techniques de ré-échantillonnage en jeu d’apprentissage, de validation et de test.
-         Test de représentativité des données d’apprentissage.
-         Mesures de performance des modèles prédictifs.
-         Matrice de confusion, de coût et la courbe ROC et AUC.
Travaux pratiques
Evaluation et comparaison des différents algorithmes sur les modèles fournis.

Les modèles prédictifs, l’approche fréquentiste

-         Apprentissage statistique.
-         Conditionnement des données et réduction de dimension.
-         Machines à vecteurs supports et méthodes à noyaux.
-         Quantification vectorielle.
-         Réseaux de neurones et Deep Learning.
-         Ensemble learning et arbres de décision.
-         Les algoritmes de Bandits, optimisme face à l’incertitude.
Travaux pratiques
Mise en œuvre des familles d’algorithmes en utilisant des jeux de données variés.

Les modèles et apprentissages bayésiens

-         Principes d’inférence et d’apprentissage bayésiens.
-         Modèles graphiques : réseaux bayésiens, champs de Markov, inférence et apprentissage.
-         Méthodes bayésiennes : Naive Bayes, mélanges de gaussiennes, processus gaussiens.
-         Modèles markoviens : processus markoviens, chaînes de Markov, chaînes de Markov cachées, filtrage bayésien.
Travaux pratiques
Mise en œuvre des familles d’algorithmes en utilisant des jeux de données variés.

Machine Learning en production

-         Les spécificités liées au développement d’un modèle en environnement distribué.
-         Le déploiement Big Data avec Spark et la MLlib.
-         Le Cloud : Amazon, Microsoft Azure ML, IBM Bluemix…
-         La maintenance du modèle.
Travaux pratiques
Mise en production d’un modèle prédictif avec l’intégration dans des processus de batch et dans des flux de traitements.

SESSIONS PROGRAMMEES

Accès au calendrier

VALIDATION

Evaluation  de la satisfaction en fin de session

PEDAGOGIE

Alternance d’exposés et de travaux pratiques

MODALITES PRATIQUES

Durée : 4 jours soit 28 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : 2271€
Horaires : 9h – 17h30

Hadoop, développer des applications pour le Big Data

APH / LI-REQ-255

À la fin du cours, le stagiaire sera capable de :

• Construire un programme à base de Map Reduce
• Intégrer Hadoop HBase dans un workflow d’entreprise
• Travailler avec Apache Hive et Pig depuis HDFS
• Utiliser un graphe de tâches avec Hadoop

CONTENU

Le Big Data

- Définition du périmètre du Big Data.
- Le rôle du projet Hadoop.
- Les concepts de base des projets Big Data.
- Présentation du Cloud Computing
- Différence entre Cloud Computing privé et public.
- Les architectures Big Data à base du projet Hadoop.

Démonstration
Usage d’Hadoop et de GoogleApp.

Collecte de données et application de Map Reduce

- Analyse des flux de données dans l’entreprise.
- Données structurées et non-structurées.
- Les principes de l’analyse sémantique des données d’entreprise.
- Graphe des tâches à base de MapReduce.
- La granularité de cohérence des données.
- Transfert de données depuis un système de persistance dans Hadoop.
- Transfert de données d’un Cloud dans Hadoop.

Travaux pratiques
Gérer la collecte d’informations clientèles par Map Reduce. Configuration de l’implémentation YARN. Développement d’une tâche basée sur Map Reduce.

Le stockage des données avec HBase

- Plusieurs types de base de données XML.
- Patterns d’usages et application au cloud.
- Application de Hadoop database au sein d’un workflow.
- Utilisation des projets Hive/Pig.
- Utilisation du projet HCatalog.
- L’API Java HBase.

Travaux pratiques
Gérer les modifications d’un catalogue de données fournisseur.

Le stockage des données sur HDFS

- Patterns d’usages et application au Cloud.
- Architecture et installation d’un système HDFS, journal, NameNode, DataNode.
- Opérations, commandes et gestion des commandes.
- L’API HDFS Java.
- Analyse de données avec Apache Pig.
- Le langage Pig Latin. Utiliser Apache Pig avec Java.
- Requêtage avec Apache Hive.
- Réplication de données. Partage de données sur une architecture HDFS.

Travaux pratiques
Administrer un référentiel client partagé sur Hadoop. Utilisation de la console de visualisation.

Spring Data Hadoop

- Introduction à Spring et Spring Data.
- Le namespace Hadoop pour Spring.
- Utiliser Spring pour simplifier la configuration Hadoop.
- Configuration du cache distribué.
- Définition des Jobs et dépendance entre Jobs.
- Intégration des outils (Pig, Hive…).

Travaux pratiques
Refondre la gestion du catalogue de données fournisseur via Spring Data.

Accès au calendrier

VALIDATION
Alternance d’exposés et de travaux pratiques

MODALITES PRATIQUES

Durée : 4 jours soit 28 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : 2 271,00 € TTC
Horaires : 9h – 17h30

Flink, développer des applications pour le Big Data

FKB / LI-REQ-253

À la fin du cours, le stagiaire sera capable de :

• Maîtriser les concepts fondamentaux de Flink
• Développer des applications à l’aide de DataSet et DataStream API
• Traitement de données distribué avec Flink et Hadoop
• Exploiter des données avec Table API
• Avoir une première approche du machine learning

CONTENU

Introduction à Apache Flink

- Historique du framework.
- Les différentes versions de Flink.
- Comparaison avec l’environnement Apache Hadoop et Apache Spark.
- Les différents modules de Flink.

Traitement de données à l’aide de l’API DataStream

- Environnement d’exécution et sources de données.
- Les transformations: Map, FlatMap, Filter, KeyBy, Reduce…
- Les opérations sur des flux multiples : Union, Cogroup, Connect, Join, Iterate…
- Les opérations sur Windows : Global, Tumbling, Sliding, Session…
- Le partitionnement physique personnalisé, aléatoire, rééquilibrage et redimensionnement.
- Les DataSink et les connecteurs : Kafka, Twitter, ElasticSerch…

Traitement de données à l’aide de l’API Batch

- Les différents types de sources de données.
- Les transformations et agrégations.
- L’écriture des données.
- Les DataSink et les connecteurs : HDFS, S3, Avro, MongoDB.

Traitement de données à l’aide de l’API Table

- Enregistrement et lecture des tables enregistrées.
- Les opérateurs : sélection, filtre, jointure, orderBy…
- Utiliser du SQL sur le flux de données.
- Les fonctions Scala dans SQL.
- Traitement des événements complexes.

Machine Learning avec FlinkML

- Introduction au machine learning.
- Les différentes classes d’algorithmes.
- Présentation de FlinkML et des différents algorithmes.

API Flink Graph – Gelly

- Qu’est-ce qu’un graphe ?
- Les différentes opérations.
- Créer des graphes.
- Transformations de graphes.
- Présentation de différents algorithmes.

Déploiement de Flink

- Flink sur YARN Configurations.
- Lancement et arrêt d’un cluster.
- Soumettre un travail à Flink.
- Flink sur Google Cloud.
- Flink sur AWS.

Accès au calendrier

VALIDATION

Evaluation en fin de session

MODALITES PRATIQUES

Durée : 3 jours soit 21 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : 1 779,00 € TTC
Horaires : 9h – 17h30

Hadoop, installation et administration

HOD / LI-REQ-198

CONTENU

Présentation du Framework Apache Hadoop
- Enjeux du Big Data et apports du framework Hadoop.
- Présentation de l’architecture Hadoop.
- Description des principaux composants de la plateforme Hadoop.
- Présentation des distributions principales du marché et des outils complémentaires (Cloudera, MapR, Dataiku…).
- Avantages/inconvénients de la plateforme.

Préparations et configuration du cluster Hadoop
- Principes de fonctionnement de Hadoop Distributed File System (HDFS).
- Principes de fonctionnement de MapReduce.
- Design “type” du cluster.
- Critères de choix du matériel.

Installation d’une plateforme Hadoop
- Type de déploiement.
- Installation d’Hadoop.
- Installation d’autres composants (Hive, Pig, HBase, Flume…).

Gestion d’un cluster Hadoop
- Gestion des nœuds du cluster Hadoop.
- Les TaskTracker, JobTracker pour MapReduce.
- Gestion des tâches via les schedulers.
- Gestion des logs.
- Utiliser un manager.

Gestion des données dans HDFS
- Import de données externes (fichiers, bases de données relationnelles) vers HDFS.
- Manipulation des fichiers HDFS.

Configuration avancée
- Gestion des autorisations et de la sécurité.
- Reprise sur échec d’un name node (MRV1).
- NameNode high availability (MRV2/YARN).

Monitoring et optimisation Tuning
- Monitoring (Ambari, Ganglia…).
- Benchmarking/profiling d’un cluster.
- Les outils Apache GridMix, Vaaidya.
- Choisir la taille des blocs.
- Autres options de tuning (utilisation de la compression, configuration mémoire…).

Accès au calendrier

VALIDATION
Evaluation en fin de session

MODALITES PRATIQUES
Durée : 4 jours soit 28 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : 2 226,00 € TTC
Horaires : 09h00 – 17h30

Elasticsearch, administration et exploitation

ELA / LI-REQ-197

CONTENU

Installation et utilisation d’Elasticsearch, logstash et Kibana
- Développement d’applications utilisant Elasticsearch.
- Impact sur le design d’applications existantes.
- Prérequis et types d’installations.
- Configuration et mise en œuvre.

Fonctionnement d’Elasticsearch
- Présentation d’Apache Lucene.
- Architecture as a Cloud et concepts clés (cluster, node, etc.).
- Le format JSON. L’API REST.
- Scoring et pertinence des requêtes.
- Recherches simples.
- Stockage de données.
- Le rôle de logstash et de Kibana.

Possibilités offertes par Elasticsearch logstash et Kibana
- Traitement de gros volumes de requêtes et d’indexation.
- Indexation et recherches sur les documents et des données.
- Analyse de documents et de données.
- Calcul des listes de réponses.
- Filtrage et tri des résultats.
- Suggestion de requêtes.

Configuration de la recherche et de l’indexation
- Gros volumes de requêtes et d’indexation.
- L’indexation des données.
- Les requêtes de recherche.
- Les recherches avancées.
- La percolation.

Configuration et administration du cluster
- Configuration du cluster Elasticsearch.
- Préparation du cluster Elasticsearch pour le traitement des gros volumes.
- Configuration des nodes.
- Gestion des templates.
- Administration du cluster Elasticsearch.

Administration du cluster
- Surveillance du cluster.
- La répartition de charge.
- L’allocation des nodes.
- Alias d’index. Plug-ins Elasticsearch.
- Propriétés “Transient” et “Persistent”.
- Principes de la sauvegarde et la restauration.

Accès au calendrier

VALIDATION

Evaluation en fin de session

MODALITES PRATIQUES
Durée : 3 jours soit 21 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : 1 779,00 € TTC
Horaires : 09h00 – 17h30

ElasticSearch, Logstash et Kibana : indexation, recherche et visualisation de données

ELK / LI-REQ-196

CONTENU

Présentation et installation d’Elasticsearch, logstash et Kibana
- Présentation et histoire d’Elasticsearch, logstash et Kibana.
- Les prérequis d’installation. Installation type “as a Cloud”.
- La mise en œuvre d’Elasticsearch, logstash et Kibana.
- La configuration d’Elasticsearch.
- Les principes clés l’administration d’Elasticsearch.
- Le développement d’applications en utilisant Elasticsearch.
- L’impact d’Elasticsearch sur l’architecture et les applications existantes.
- Rôles de logstash et de Kibana.

Fonctionnement d’Elasticsearch
- Présentation d’Apache Lucene.
- L’architecture et les concepts clés.
- Le format d’échange JSON par Service Container.
- L’API REST.
- Le scoring et la pertinence de requêtes.
- Le stockage de données et la recherche simple.

Possibilités offertes par Elasticsearch
- L’indexation des documents et des données.
- La recherche sur les documents et les données.
- L’analyse de documents et de données.
- Le calcul des listes de réponses.
- Le filtrage et le tri des résultats.
- Les suggestions de requêtes.
- Le surlignage des résultats.

Indexer, chercher et visualiser des données et des documents
- Comment donner un sens aux données avec Elasticsearch et Kibana.
- Démarche d’amélioration de l’indexation des données.
- Démarche d’amélioration des requêtes de recherche.
- La pertinence géographique des recherches.
- La percolation.

Accès au calendrier

VALIDATION

Evaluation en fin de session

MODALITES PRATIQUES
Durée : 2 jours soit 14 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : 1 457,00 € TTC
Horaires : 09h00 – 17h30

Technique de Big Data Analytics avec Python, modélisation et représentation des données

BDA / LI-REQ-192

CONTENU

Introduction à la modélisation
- Introduction au langage Python.
- Introduction au logiciel Jupiter Notebook.
- Les étapes de construction d’un modèle.
- Les algorithmes supervisés et non supervisés.
- Le choix entre la régression et la classification.

Procédures d’évaluation de modèles
- Les techniques de ré-échantillonnage en jeu d’apprentissage, de validation et de test.
- Test de représentativité des données d’apprentissage.
- Mesures de performance des modèles prédictifs.
- Matrice de confusion, de coût et la courbe ROC et AUC.

Les algorithmes supervisés
- Le principe de régression linéaire univariée.
- La régression multivariée.
- La régression polynomiale.
- La régression régularisée.
- Le Naive Bayes.
- La régression logistique.

Les algorithmes non supervisés
- Le clustering hiérarchique.
- Le clustering non hiérarchique.
- Les approches mixtes.

Analyse en composantes
- Analyse en Composantes Principales.
- Analyse Factorielle des Correspondances.
- Analyse des Correspondances Multiples.
- Analyse Factorielle pour Données Mixtes.
- Classification Hiérarchique sur Composantes Principales.

Analyse de données textuelles
- Collecte et prétraitement des données textuelles.
- Extraction d’entités primaires, d’entités nommées et résolution référentielle.
- Étiquetage grammatical, analyse syntaxique, analyse sémantique.
- Lemmatisation.
- Représentation vectorielle des textes.
- Pondération TF-IDF.
- Word2Vec.

Accès au calendrier

VALIDATION
Evaluation en fin de session

MODALITES PRATIQUES
Durée : 4 jours soit 28 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : 2 226,00 € TTC
Horaires : 09h00 – 17h30

Technique de Big Data Analytics avec R, modélisation et représentation des données

DTA / LI-REQ-191

CONTENU

Introduction
- Introduction au langage R.
- Les types de données dans R.
- Importation-exportation de données.
- Techniques pour tracer des courbes et des graphiques.

Analyse en composantes
- Analyse en Composantes Principales.
- Analyse Factorielle des Correspondances.
- Analyse des Correspondances Multiples.
- Analyse Factorielle pour Données Mixtes.
- Classification Hiérarchique sur Composantes Principales.

La modélisation
- Les étapes de construction d’un modèle.
- Les algorithmes supervisés et non supervisés.
- Le choix entre la régression et la classification.

Procédures d’évaluation de modèles
- Les techniques de ré-échantillonnage en jeu d’apprentissage, de validation et de test.
- Test de représentativité des données d’apprentissage.
- Mesures de performance des modèles prédictifs.
- Matrice de confusion, de coût et la courbe ROC et AUC.

Les algorithmes non supervisés
- Le clustering hiérarchique.
- Le clustering non hiérarchique.
- Les approches mixtes.

Les algorithmes supervisés
- Le principe de régression linéaire univariée.
- La régression multivariée.
- La régression polynomiale.
- La régression régularisée.
- Le Naive Bayes.
- La régression logistique.

Analyse de données textuelles
- Collecte et prétraitement des données textuelles.
- Extraction d’entités primaires, d’entités nommées et résolution référentielle.
- Étiquetage grammatical, analyse syntaxique, analyse sémantique.
- Lemmatisation. Représentation vectorielle des textes. Pondération TF-IDF.

Accès au calendrier

VALIDATION

Evaluation en fin de session

MODALITES PRATIQUES
Durée : 4 jours soit 28 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : 2 226,00 € TTC
Horaires : 09h00 – 17h30

Microsoft Azure Machine Learning, développer et exploiter des algorithmes sur la plateforme cloud Microsoft

AZL / LI-REQ-186

CONTENU

Prise en main de l’interface Azure Machine Learning
- Découvrir l’ensemble de l’offre Azure et son mode de facturation à l’usage.
- Présentation du mode de facturation à l’usage de l’offre Azure.
- Prise en main de l’interface Machine Learning Studio.
- Créer un jeu de données (dataset) à partir d’un fichier local ou se connecter à une source de données.
- Construire une nouvelle expérience de Machine Learning.
- Définir un Web Service prédictif.
- Proposer ses algorithmes sur le Marketplace.

Créer une expérience de Machine Learning
- Utiliser l’arbre de choix des algorithmes.
- Détecter les valeurs aberrantes.
- Choisir les variables de l’algorithme (features sélection).
- Initialiser le modèle, entraîner le modèle, évaluer le modèle.
- Évaluer différents algorithmes à l’aide de la courbe ROC.

Savoir paramétrer les grandes familles d’algorithmes
- Paramétrer les algorithmes de clustering (approche non supervisée).
- Paramétrer les algorithmes de régression linéaire.
- Paramétrer les algorithmes de régression logistique ou ordinale.
- Paramétrer les algorithmes de classification (approche supervisée) : arbres, forêts, jungles d’arbres de décision.
- Expérimenter les méthodes complexes : réseaux de neurones, machines à vecteurs de support.
- Utiliser des packages R et Python.

Traiter d’autres types de données
- Convertir le texte en mesures numériques.
- Appliquer un algorithme Vowpal Wabbit (online learning).
- Réaliser une analyse de données textuelles avec les packages R dédiés.
- Découvrir la procédure de configuration Import Images.

Accès au calendrier

VALIDATION

Evaluation en fin de session

MODALITES PRATIQUES
Durée : 3 jours soit 21 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : 1 779,00 € TTC
Horaires : 09h00 – 17h30

Power BI, concevoir des tableaux de bord

PBI / LI-REQ-179

CONTENU

Introduction
- Présentation de l’offre BI Microsoft.
- La Suite Power BI : Power BI Desktop, le service Power BI et les applications Power BI Mobile.

Obtenir les données
- Extraire, transformer et charger des données dans Power BI.
- Utiliser des fichiers plats, Excel, bases de données relationnelles, sources SSAS, Web.
- Choisir les colonnes, choisir les lignes, filtrer, trier et supprimer les doublons.

Travaux pratiques
Créer des connexions pour importer des données depuis des sources variées.

Transformer les données
- Nettoyer et compléter les jeux de données.
- Fractionner les colonnes, formater les colonnes et définir le type de données, assembler et fusionner des tables.
- Créer des colonnes calculées. Empiler et fusionner des requêtes.

Travaux pratiques
Manipulation de données pour reformater et modifier les types de données.

Définir le modèle de données
- Utiliser la vue Diagramme pour définir des relations entre les tables.
- Concevoir des mesures avec les fonctions statistiques.
- Fonctions DAX pour concevoir des mesures élaborées : CALCULATE, ALL, ALLEXCEPT, FILTER, RANKX etc.
- Utiliser les fonctions DAX Time Intelligence.

Travaux pratiques
Créer un modèle de données. Réaliser des mesures statistiques.

Conception de rapport Power BI
- Création de rapports, pages, tableaux de bord.
- Afficher des données : Table, Matrice, Carte.
- Exploiter les paramètres de données et de formatage.
- Insérer des éléments visuels. Exploiter les visualisations cartographiques.
- Importer des éléments visuels (.pbviz) depuis la galerie : jauges, images etc.
- Ajouter des outils de filtrage, des segments, des KPI. Mise en page pour écran ou smartphone.

Travaux pratiques
Mettre en page un rapport. Mettre en forme les données. Concevoir un tableau de bord visuel et interactif.

Le service Power BI online
- Présentation des fonctionnalités du service Power BI, stockage, présentation, partage.
- Épingler les visualisations dans un tableau de bord.
- Conception de rapport avec le service Power BI.
- Quels jeux de données dans Power BI ?

Travaux pratiques
Consulter, exploiter et partager les rapports publiés. Concevoir un rapport en ligne.

Accès au calendrier

VALIDATION

Evaluation de fin de session

MODALITES PRATIQUES
Durée : 3 jours soit 21 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : 1 779,00 € TTC
Horaires : 9h – 17h30

Oracle SQL pour le décisionnel

ROD / LI-REQ-129

OBJECTIFS PEDAGOGIQUES

PUBLIC

PRE-REQUIS

CONTENU

- Informatique décisionnelle. Etat de la norme SQL. Norme SQL3 et décisionnel.
- Rappels des concepts liés à un Datawarehouse. Notions de CUBE. Concept OLAP. Analyse multidimensionnelle.
- Modélisation en étoile et constellation. Notions de dimension. Notion de table de fait.

Etude de cas
Présentation : le modèle, les problématiques.
 
Groupements des données

- Fonctions horizontales. Fonctions verticales. Fonctions d’agrégat.
- Le groupe. Rappels : fonctionnement du GROUP BY, fonctionnement du HAVING.
- Fonctions GROUPING. Syntaxe. Exemples. Gestion des valeurs NULL.
- Le groupe à deux niveaux.

Travaux pratiques
Manipulation de la syntaxe et des fonctionnalités de groupements.
 
Agrégation et analyse des données

- Extensions ROLLUP et CUBE. Expression de GROUPING SET.
- Fonctions de groupes. Fonctions analytiques. La clause de partitionnement.
- La clause d’ordre. La clause de fenêtrage. Fonctions de classement.
- Ordonner les tris. Fonction de classement. Fonctions de fenêtres.

Travaux pratiques
Manipulation de la syntaxe et des fonctionnalités d’agrégation.
 
La clause MODEL

- La mise en oeuvre. La fonction CV.
- La fonction ITERATION_NUMBER. La fonction PRESENTNNV.
- La fonction PRESENTV. La fonction PREVIOUS.

Travaux pratiques
Manipulation de la syntaxe de la clause MODEL
 
Mise à jour des données

- Insertion multi tables. Insertion sans condition.
- INSERT_ALL, INSERT_FIRST. Mises à jour conditionnées.

Travaux pratiques
Alimentation du modèle en étoile.
 
Objets

- Les ETL (Extraction, Transformation, Chargement).
- Interrogation de tables externes. Vues du dictionnaire de données.
- Vues Matérialisées (VM). Intérêt. Syntaxe de création. Options.
- Vues Matérialisées et l’optimisation. Réécriture de requêtes. Dimensions et hiérarchies.

Travaux pratiques
Utilisation des tables externes pour le déplacement des données. Création des vues matérialisées pour optimiser les requêtes.

SESSIONS PROGRAMMEES

Accès au calendrier

VALIDATION

Evaluation de fin de stage

PEDAGOGIE

Alternance d’exposés et de travaux pratiques

INTERVENANTS

Spécialiste Oracle SQL

MODALITES PRATIQUES

Durée : 3 jours soit 21 heures avec 7 heures par jour
Prix stagiaire : 1 752,00 € TTC
Horaires : 9h – 17h30