Big Data : fondamentaux, outils et cas pratiques

Jour 1 – Panorama du Big Data & traitement des données

Matinée (3h30)

🔹 Introduction au Big Data

• Définition, 5V (Volume, Vitesse, Variété, Véracité, Valeur)

• Enjeux pour les entreprises (ROI, gouvernance, métiers)

• Différence Data Lake / Data Warehouse

• Cas d’usage concrets (marketing, industrie, santé…)

🔹 Écosystèmes technologiques du Big Data

• Hadoop, Spark, NoSQL, stockage distribué

• Présentation rapide d’une architecture Big Data moderne (sur cloud ou locale)

• Introduction aux pipelines de données

Après-midi (3h30)

🔹 Collecte et traitement des données massives

• Outils ETL : Talend, Apache NiFi, Airbyte

• Formats courants : CSV, JSON, API, logs

• Cas pratique : automatiser un flux de collecte et transformation

🔹 Manipulation de données avec Spark ou Python (Pandas)

• Lecture, nettoyage, filtrage, agrégation

• Atelier : mini-pipeline de traitement sur données volumineuses

Jour 2 – Analyse et restitution des données

Matinée (3h30)

🔹 Méthodes d’analyse orientées Big Data

• Classification, segmentation, prédiction simple

• Outils : Python (Scikit-learn) ou R

• Atelier pratique : mini-modèle de scoring ou d’analyse client

🔹 Datavisualisation et restitution

• Outils : Power BI, Looker Studio, Apache Superset

• Atelier : créer un dashboard interactif pour restituer des résultats d’analyse

• Bonnes pratiques de présentation des données (Data storytelling)

Après-midi (3h30)

🔹 Cas pratique final : chaîne complète de traitement

• Du chargement à la visualisation (pipeline + analyse + dashboard)

• Application possible sur données d’e-réputation, satisfaction client ou performance interne

🔹 Clôture et perspectives

• Débriefing collectif

• Ressources pour progresser : plateformes, MOOC, communautés

• Quiz de fin de formation & évaluation des acquis