Big Data
Transformez les données massives en décisions utiles. Cette certification prépare aux méthodes et outils essentiels pour collecter, traiter, analyser et valoriser de grands volumes de données.
Grade
Certificat
Durée
,
Crédits
30
Faculté
Formations Certifiantes
Mode
Hybride
La formation présente toute la chaîne de valeur du Big Data, de la collecte des données à leur exploitation pour l’aide à la décision. Les apprenants travaillent sur le stockage, le nettoyage, le traitement distribué, l’analyse statistique et la visualisation de données. Des études de cas inspirées des besoins des entreprises sénégalaises et ouest-africaines permettent de relier les apprentissages aux secteurs bancaire, télécom, administratif, commercial et industriel. Le parcours met également l’accent sur la qualité, la sécurité, la gouvernance et l’usage responsable des données.
- Public Cible :
- Cette certification s’adresse aux titulaires d’un diplôme en informatique, statistiques, mathématiques, ingénierie ou gestion des données, ainsi qu’aux professionnels souhaitant évoluer vers les métiers de la donnée. Elle convient aux candidats intéressés par l’analyse de grands volumes d’informations dans les secteurs bancaire, télécom, public, commercial et industriel.
- Objectifs Pédagogiques :
- Comprendre les architectures et les enjeux du Big Data
- Collecter, nettoyer et structurer des données hétérogènes
- Traiter de grands volumes de données de façon distribuée
- Produire des analyses et des indicateurs utiles à la décision
- Concevoir un projet Big Data répondant à un besoin professionnel
- Compétences Visées :
- Modéliser des données structurées et non structurées
- Interroger et transformer des bases de données volumineuses
- Mettre en œuvre des chaînes de collecte et de traitement des données
- Appliquer des méthodes d’analyse statistique et de détection de tendances
- Construire des tableaux de bord et présenter des résultats clairement
- Respecter les règles de qualité, de sécurité et de confidentialité des données
- Spécialisations :
- Ingénierie des données, analyse de données massives, bases de données distribuées, informatique décisionnelle, gouvernance et sécurité des données
Informations Rapides
Liste des cours
DATA011FC - Big Data : Introduction au Big Data : concepts, enjeux et opportunités
Présentation générale du Big Data, son origine, son impact sur les entreprises et la société.
DATA012FC - Big Data : Les 5V du Big Data (Volume, Vélocité, Variété, Véracité, Valeur)
Exploration des cinq caractéristiques fondamentales du Big Data.
DATA013FC - Big Data : Architecture des systèmes Big Data : stockage et traitement
Étude des architectures de référence pour le Big Data.
DATA014FC - Big Data : Présentation des technologies clés : Hadoop, Spark, Hive
Introduction aux principales plateformes et outils Big Data.
DATA015FC - Big Data : Collecte, nettoyage et transformation de données massives
Méthodes pour collecter, préparer et transformer les données pour les rendre exploitables.
DATA016FC - Big Data : Bases de données NoSQL : MongoDB, Cassandra
Découverte des systèmes NoSQL et leurs spécificités.
DATA017FC - Big Data : Analyse de données avec Spark et Python
Utilisation de Spark et Python pour le traitement de données massives.
DATA018FC - Big Data : Visualisation des données : outils et bonnes pratiques
Initiation à la visualisation de données dans le contexte Big Data.
DATA019FC - Big Data : Cas pratiques d’exploitation de données massives
Mise en œuvre d’un projet Big Data de bout en bout.
DATA020FC - Big Data : Évaluation finale
Synthèse et validation des acquis.
Conditions d'Admission
- Diplôme de niveau bac+2 en informatique, statistiques, mathématiques ou domaine proche
- Bases en algorithmique, bases de données et programmation
- Notions de statistiques et d’analyse de données
- Capacité à travailler sur des projets en mode hybride
Débouchés et poursuite des études
Débouchés Professionnels :
Data engineer junior, analyste Big Data, analyste de données, administrateur de bases de données, consultant junior en données, chargé d’études statistiques, spécialiste en informatique décisionnelle
Poursuite d'Études :
Les diplômés peuvent poursuivre vers une licence professionnelle, un master en data science, ingénierie des données, intelligence artificielle, cybersécurité ou systèmes d’information. Une spécialisation complémentaire en statistiques appliquées ou en gestion de projets numériques est également possible.
Informations Pratiques
- Frais de Scolarité
- Consulter les frais d'études
- Évaluation
Évaluation par contrôle continu, travaux pratiques, études de cas, projets de traitement de données et soutenance finale.
- Mode de Formation
- Hybride
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