Formation Dataviz : solutions OpenSource comment choisir ?

Durée 1 jours
Niveau Intermédiaire
Classe à distance
Possible

Vous pouvez suivre cette formation en direct depuis votre domicile ou votre lieu de travail. Plus d'informations sur notre solution de classe à distance...

Référence ADSO
La DataViz ou encore Data Visualisation ou enfin en français la visualisation des données regroupe les techniques permettant de comprendre plus facilement la signification des données et surtout de façon plus pertinente qu’avec de simples données textuelles.
Il s’agit dans la grande majorité des cas à l’aide d’un logiciel de DataViz de placer les données dans un contexte visuel permettant en fonction du contexte de la demande d’identifier aisément des tendances, des liens entre les données ou toutes relations spécifiques au contexte.
Les outils actuels dépassent largement les graphiques que nous connaissons tous, généralement issue d’Excel à base d’histogrammes, de camemberts et de courbes abscisse/ordonnée. Le panel est désormais beaucoup plus vaste , souvent interactif, avec des processus d’automatisation sophistiquée permettant de générer également des alertes.

Cette formation vous propose un tour d’horizon complet des solutions Open Source pérennes afin de bien comprendre les spécificités de chacune, leurs contraintes et l’apport des différentes solutions.

Public :

Cette formation s'adresse aux chefs de projet, architectes, développeurs et data-scientists qui souhaitent mettre en oeuvre des solutions d'analyse et de visualisation des données.

Prérequis :

Afin de suivre ce cours des connaissances générales sur le Bigdata, le data-mining et l'analyse de données sont nécessaires.

Tour d'Horizon des différentes fonctionnalités des logiciels de DataViz

Le besoin : types de données, exemples de démarches et d'analyse
Définitions : apprentissage supervisé, apprentissage automatique
Arbres de décision, de régression, régression automatique
Classifieurs. Scoring
Fonctionnalités des outils de dataviz : analyses statistiques, classifications, rapprochements, production de recommandations, représentations graphiques
Présentation de quelques outils : Mahout, Giraph, Agile, spagobi

Mahout

Présentation Mahout.
Positionnement dans l'offre BigData et Machine Learning : Hadoop, Spark,..
Fonctionnalités. Mode autonome ou mode distribué
Exemples d'algorithmes fournis avec Mahout

Giraph

Principe du projet Giraph. Algorithmes de graphes. Infrastructure Hadoop. Cas d'utilisation

spagoBI

Historique de spagoBI, positionnement, fonctionnalités
Installation et démonstrations depuis l'interface web. Exemples d'analyse avec Cockpit


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