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Analyse de données

Analyse de données

En local

Lorsque le volume de données est faible et que le temps de traitement n'est pas une contrainte forte, l'analyse peut se faire facilement à partir du couple python/pandas. pandas permet de manipuler facilement des données : recherches, tris, jointures, ... pyarrow est un autre produit de manipulation de données. Plus rapide que pandas mais moins intuitif.

Au delà de la manipulation de données, le produit scikit-learn permet d'exploiter des algorithmes d'apprentissage automatiques en python : forêts aléatoires, régressions logistiques, k-moyennes, ...

• l'apprentissage basé sur des réseaux de neurones pytorch/caffe, tensorflow/keras

Distribution et clusters

Pour passer à de gros traitements, il est efficace de distribuer la donnée et de géolocaliser le calcul par rapport à la données.

Systèmes de stockage distribués : Hadoop, Cassandra, HBase, ...

Systèmes de calculs distribués : Spark, Dask, Storm, ...

Ces produits sont généralement exploitables en python. Scala et python sont parmi les langages les plus adaptés à ce type d'applications. Scala en tant que langage fonctionnel et Python par sa bibliothèque existante.

Visualisation

matplotlib, seaborn, bokeh, plotly, ...

 

 

Sujets connexes :

 

• NoSQL : Apache Cassandra, mise en oeuvre et administration
• Spark ML
• Spark, développer des applications pour le Big Data
• BigData:intégration SQL avec Hive, Impala, Phoenix, Spark
• IA - traitement images : Keras, Pytorch, OpenCV
• Machine Learning avec scikit-learn

 

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Les architectures et infrastructures pour le BigData	du 14 au 15 mai
Utilisation de Kibana	le 16 mai
Architecture cloud d'entreprise	du 22 au 24 mai
OpenStack : installation et administration	du 27 au 29 mai
Dataiku DSS	du 27 au 28 mai
Intelligence artificielle : Etat de l'art (OpenAI ChatGpt, Google Gemini, AWS Lex)	du 30 au 31 mai
Python avancé pour data-scientists	du 10 au 13 juin
BigData supervision:Grafana Kibana Graphite Prometheus	du 12 au 14 juin
Développement web avec Django	du 18 au 20 juin
Spark, développer des applications pour le Big Data	du 19 au 21 juin
Hadoop Cloudera : administration	du 19 au 21 juin
Supervision avec prometheus et Grafana	du 26 au 28 juin
Zabbix administration	du 8 au 10 juillet

Intelligence artificielle
Intelligence artificielle : Etat de l'art (OpenAI ChatGpt, Google Gemini, AWS Lex)	30/05-31/05 03/07-04/07 26/08-27/08 25/11-26/11
IA - Deep Learning : tensorflow, Caffe, Pytorch	19/06-21/06 21/10-23/10 04/11-06/11 19/12-20/12
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IA - traitement images : Keras, Pytorch, OpenCV	03/06-05/06 14/10-16/10 16/12-18/12
IA - conversationnel : Chatbot, ChatGPT, Google Gemini, AWS Lex	03/07-04/07 24/10-25/10 07/11-08/11 04/12-05/12
IA - analyse, génération de sons : WaveNet, AWS Transcribe	29/05-30/05 09/09-10/09 20/11-21/11
IA - analyse et production de code informatique	23/05-24/05 17/10-18/10 02/12-03/12
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Machine learning, l'état de l'art	01/07-02/07 07/10-08/10 09/12-10/12
Machine Learning avec scikit-learn	17/06-18/06 16/09-17/09 14/11-15/11
Python avancé pour data-scientists	10/06-13/06 07/10-10/10 09/12-12/12
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Les fondamentaux de l'analyse statistique avec R	24/06-25/06 21/10-22/10
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Spark, développer des applications pour le Big Data	19/06-21/06 28/08-30/08 27/11-29/11
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Elasticsearch : indexation de contenu	09/07-10/07 22/10-23/10 17/12-18/12
BigData:intégration SQL avec Hive, Impala, Phoenix, Spark	04/07-05/07 07/10-08/10 12/12-13/12
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Etat de l'art du Big Data	13/05-13/05 02/09-02/09 25/11-25/11
Les architectures et infrastructures pour le BigData	14/05-15/05 03/09-04/09 26/11-27/11
Hadoop : l'écosystème	13/05-13/05 02/09-02/09 25/11-25/11
NoSQL : les fondamentaux	30/05-31/05 05/09-06/09 28/11-29/11
NoSQL : Apache Cassandra, mise en oeuvre et administration	03/06-05/06 16/09-18/09 09/12-11/12
NoSQL : MongoDB, mise en oeuvre et administration	21/05-23/05 09/09-11/09 18/11-20/11
Hadoop : HBase, mise en oeuvre et administration	06/05-07/05 19/09-20/09 05/12-06/12
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BigData supervision:Grafana Kibana Graphite Prometheus	12/06-14/06 25/09-27/09 06/11-08/11
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