Formation Big Data, Méthodes et solutions pratiques pour l'analyse des données Mixte : présentiel / à distance
Dernière mise à jour : 05/05/2026
Pré-inscription
Présentation
Cette formation intermédiaire propose une approche pragmatique du Big Data appliqué à l’analyse des données. Sur trois jours, les participants apprennent à analyser des besoins, mettre en œuvre des pipelines d’ingestion et de préparation, configurer des traitements distribués (batch/stream) et produire des visualisations et indicateurs exploitables en contexte entreprise.
Objectifs
- Analyser des besoins analytiques et définir un périmètre Big Data adapté
- Mettre en œuvre l'ingestion et la préparation à l'échelle (formats colonnes, partitionnement)
- Configurer des traitements distribués (batch/stream) et orchestrer des workflows
- Mettre en œuvre des visualisations et tableaux de bord orientés décision
- Analyser la performance et la qualité des données pour fiabiliser les usages
Public visé
- Data analysts, data engineers et développeurs évoluant vers la data à l'échelle
- Équipes BI/IT souhaitant industrialiser l'analyse de données volumineuses
Prérequis
- Connaissances de base en SQL
- Notions de manipulation de données (CSV, JSON)
- Familiarité avec un langage de script (Python de préférence)
Programme
Jour 1 – Ingestion, stockage et préparation à l'échelle
Session du matin :
- Panorama Big Data pour l'analyse : cas d'usage, limites et bonnes pratiques
- Modélisation des zones de données (bronze/silver/gold), data lake et lakehouse
- Formats et optimisation : Parquet/ORC, partitionnement, gestion des schémas
Session de l'après-midi :
- Ingestion multi-sources (fichiers, API) et validation de schémas
- Préparation des données : nettoyage, jointures, agrégations, enrichissement
- Contrôles de qualité : règles, métriques et traçabilité
TP / Exercice :
- Construire un pipeline d'ingestion et de préparation (CSV/JSON → format colonne) avec contrôle qualité (livrables : scripts, diagramme de flux, rapport qualité)
Points clés & takeaways :
- Choisir formats et stratégies d'ingestion adaptés au volume
- Mettre en place une chaîne de préparation reproductible et contrôlée
Jour 2 – Traitements distribués et orchestration
Session du matin :
- Traitements batch et streaming : principes, usages et arbitrages
- Performance : partitions, parallélisme, coût vs latence
- Tests et observabilité : logs, métriques, profiling de jobs
Session de l'après-midi :
- Orchestration (Airflow, Prefect) : DAG, dépendances, retries, SLA
- Mise en œuvre d'un job distribué (Spark ou équivalent)
- Reprise sur incident, idempotence et fiabilité
TP / Exercice :
- Développer un workflow orchestré pour alimenter un datamart (batch + micro-batch) avec suivi de performance (livrables : DAG, code, métriques)
Points clés & takeaways :
- Exécuter et fiabiliser des traitements à l'échelle
- Mettre en place une observabilité utile à l'exploitation
Jour 3 – Visualisation, KPIs et restitution décisionnelle
Session du matin :
- Conception d'indicateurs : définitions, granularité, périodicité
- Bonnes pratiques de visualisation et storytelling
- Publication et gouvernance : data contracts, sécurité (aperçu)
Session de l'après-midi :
- Construction d'un dashboard de bout en bout (KPI, tendances, alertes)
- Documentation et checklist d'exploitation (qualité, coûts, rafraîchissement)
- Revue finale : limites, améliorations et feuille de route
TP / Exercice :
- Créer un dashboard alimenté par le pipeline (KPI, filtres, alertes) avec note d'exploitation
Points clés & takeaways :
- Produire des restitutions utiles et actionnables
- Relier pipeline, qualité des données et décision métier
Modalités pédagogiques
Docaposte Institute propose plusieurs dispositifs pédagogiques adaptés aux apprenants :
- Formation en présentiel
- En groupe (inter-entreprises ou intra-entreprise)
- En individuel (monitorat)
- En journée ou en cours du soir (sur demande spécifique)
- Formation en distanciel
- Distanciel synchrone
- Distanciel asynchrone
Moyens et supports pédagogiques
- Apports des connaissances communes.
- Mises en situation sur le thème de la formation et des cas concrets.
- Méthodologie d'apprentissage attractive, interactive et participative.
- Equilibre théorie / pratique : 60 % / 40 %.
- Supports de cours fournis au format papier et/ou numérique.
- Ressources documentaires en ligne et références mises à disposition par le formateur.
- Pour les formations en présentiel dans les locaux mis à disposition, les apprenants sont accueillis dans une salle de cours équipée d'un réseau Wi-Fi, d'un tableau blanc ou paperboard. Un ordinateur avec les logiciels appropriés est mis à disposition (le cas échéant).
Modalités d'évaluation et de suivi
En amont de la formation :
- Recueil des besoins des apprenants afin de disposer des informations essentielles au bon déroulé de la formation (profil, niveau, attentes particulières...).
- Auto-positionnement des apprenants afin de mesurer le niveau de départ.
Tout au long de la formation :
- Évaluation continue des acquis avec des questions orales, des exercices, des QCM, des cas pratiques ou mises en situation...
A la fin de la formation :
- Auto-positionnement des apprenants afin de mesurer l'acquisition des compétences.
- Evaluation par le formateur des compétences acquises par les apprenants.
- Questionnaire de satisfaction à chaud afin de recueillir la satisfaction des apprenants à l'issue de la formation.
- Questionnaire de satisfaction à froid afin d'évaluer les apports ancrés de la formation et leurs mises en application au quotidien.
Informations sur l'admission
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Accessibilité
Nos formations peuvent être adaptées à certaines conditions de handicap. Nous contacter pour toute information et demande spécifique.