Cours de forage, extraction et entrepôts de données
- Durée du cours: 120 heures
- Apprenez: Les bases du Big Data, l’exploration et la manipulation de données massives, l’utilisation de bases NoSQL (ex. MongoDB), l’introduction aux entrepôts de données (Data Warehouse) et au processus ETL, ainsi que les fondements d’architectures distribuées (Hadoop/HDFS) et du traitement avec Apache Spark, jusqu’à la visualisation et la présentation d’un projet complet.
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Prochaine session: Nous offrons des dates de début flexibles tout au long de l’année. Pour plus d’informations sur la prochaine session disponible, veuillez communiquer avec notre équipe d’admission en remplissant le formulaire ci-dessous.
Travaillez sur de véritables projets Big Data
Objectif du cours:
- Comprendre les concepts clés du Big Data et de l’entreposage des données, incluant les caractéristiques, les enjeux, les domaines d’application et les principes de gouvernance (sécurité, éthique, qualité).
- Maîtriser les principales approches et technologies d’entreposage et de traitement distribué, notamment NoSQL, Hadoop/HDFS, ainsi que les environnements cloud et le traitement en temps réel.
- Manipuler, transformer et analyser des ensembles de données massifs à l’aide d’outils modernes, incluant des techniques de forage de données et des bases d’apprentissage automatique.
- Réaliser un projet Big Data complet, de l’ingestion et du stockage au traitement, à l’analyse et à la présentation des résultats.
De vraies analyses. De vrais outils. De vraies compétences.
Au Collège Cumberland, nous ne formons pas seulement des techniciens : nous formons des professionnels capables de traiter des volumes de données complexes, de structurer un entreposage fiable et de livrer des analyses exploitables dans un contexte d’affaires.
Disponible dans le cadre du programme Analyse de données pour l’intelligence d’affaires ou comme cours individuel, ce module Forage, extraction et entrepôts de données vous donne une pratique concrète du Big Data, de la préparation à l’analyse, jusqu’au déploiement de solutions d’entreposage et de traitement distribué.
À la fin de votre formation, vous saurez :
- Choisir une stratégie de stockage (NoSQL / entrepôt) et organiser les données pour l’analyse.
- Mettre en place des traitements sur des données massives (Hadoop/HDFS, Spark) et interpréter les résultats.
- Construire et présenter un projet Big Data complet, de l’ingestion à la visualisation.
- Cette approche pratique vous prépare à livrer des solutions robustes qui améliorent la qualité, la rapidité et la valeur des analyses dans une organisation.
Comprendre l’importance du forage, de l’extraction et de l’entreposage
Les organisations font face à une explosion du volume, de la variété et de la vélocité des données. Comprendre les principes du Big Data (dont les « 5V ») et savoir choisir les outils adaptés permet de rendre ces données utilisables, fiables et pertinentes pour l’analyse.
Le cours Forage, extraction et entrepôts de données du Collège Cumberland vous aide à développer cette expertise : vous apprendrez à stocker, transformer et analyser des données massives, puis à présenter les résultats de façon claire et actionnable.
Des compétences qui ouvrent de nouvelles opportunités
Que vous visiez une carrière en analyse de données ou que vous souhaitiez élargir vos compétences vers le Big Data, cette formation vous donne des bases directement applicables : NoSQL, ETL/entrepôts, data mining, et traitement distribué.
À l’issue du cours, vous serez mieux préparé·e pour des rôles liés à l’ingénierie de données junior, à l’analytique Big Data, au développement de pipelines, ou à la production de tableaux de bord issus de données volumineuses.
Contenu des cours
Le cours Forage, extraction et entrepôts de données du Collège Cumberland initie les étudiants aux concepts et aux outils permettant de travailler avec des données massives, de leur stockage jusqu’à l’analyse et la présentation des résultats. Le parcours inclut des laboratoires et un projet final intégrateur.
Sur une période de 120 heures, vous explorerez les fondements du Big Data, les bases NoSQL, les entrepôts de données et les architectures distribuées, ainsi que des outils modernes de traitement et de visualisation.
Le cours couvre :
- Introduction au Big Data et ses caractéristiques (dont les 5V)
- Écosystème Big Data : outils de stockage, traitement et visualisation
- Bases de données NoSQL : concepts, structure MongoDB, insertion/consultation/modification/recherche et filtrage
- Programmation appliquée (Python) pour manipuler et analyser des ensembles de données
- Entreposage des données (Data Warehouse) : définition, avantages, architecture, sources, introduction au processus ETL
- Forage de données (Data Mining) : classification, clustering, prédiction, préparation et interprétation des résultats
- Architecture et entreposage distribué : Hadoop, HDFS (rôle, composants, fonctionnement)
- Traitement des données massives avec Apache Spark : DataFrame, filtrage, transformations, calculs et analyse
- Visualisation des données massives et tableaux de bord : principes, choix des variables, lisibilité, création et présentation de résultats
- Réalisation et présentation d’un projet de fin de session, suivi d’un examen final
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