{"id":13039,"date":"2022-07-13T21:25:30","date_gmt":"2022-07-13T21:25:30","guid":{"rendered":"http:\/\/705consulting.com\/?page_id=13039"},"modified":"2022-07-13T21:37:00","modified_gmt":"2022-07-13T21:37:00","slug":"formation-analyse-et-visualisation","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/705consulting.com\/index.php\/formation-analyse-et-visualisation\/","title":{"rendered":"FORMATION ANALYSE ET VISUALISATION"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-page\" data-elementor-id=\"13039\" class=\"elementor elementor-13039\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-b0d6fb2 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"b0d6fb2\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-top-column elementor-element elementor-element-aac3e30\" data-id=\"aac3e30\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c5fbe52 elementor-widget elementor-widget-toggle\" data-id=\"c5fbe52\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"toggle.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.7.8 - 02-10-2022 *\/\n.elementor-toggle{text-align:left}.elementor-toggle .elementor-tab-title{font-weight:700;line-height:1;margin:0;padding:15px;border-bottom:1px solid #d4d4d4;cursor:pointer;outline:none}.elementor-toggle .elementor-tab-title .elementor-toggle-icon{display:inline-block;width:1em}.elementor-toggle .elementor-tab-title .elementor-toggle-icon svg{-webkit-margin-start:-5px;margin-inline-start:-5px;width:1em;height:1em}.elementor-toggle .elementor-tab-title .elementor-toggle-icon.elementor-toggle-icon-right{float:right;text-align:right}.elementor-toggle .elementor-tab-title .elementor-toggle-icon.elementor-toggle-icon-left{float:left;text-align:left}.elementor-toggle .elementor-tab-title .elementor-toggle-icon .elementor-toggle-icon-closed{display:block}.elementor-toggle .elementor-tab-title .elementor-toggle-icon .elementor-toggle-icon-opened{display:none}.elementor-toggle .elementor-tab-title.elementor-active{border-bottom:none}.elementor-toggle .elementor-tab-title.elementor-active .elementor-toggle-icon-closed{display:none}.elementor-toggle .elementor-tab-title.elementor-active .elementor-toggle-icon-opened{display:block}.elementor-toggle .elementor-tab-content{padding:15px;border-bottom:1px solid #d4d4d4;display:none}@media (max-width:767px){.elementor-toggle .elementor-tab-title{padding:12px}.elementor-toggle .elementor-tab-content{padding:12px 10px}}.e-container>.elementor-widget-toggle{width:var(--container-widget-width,100%)}<\/style>\t\t<div class=\"elementor-toggle\" role=\"tablist\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-toggle-item\">\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-title-2071\" class=\"elementor-tab-title\" data-tab=\"1\" role=\"tab\" aria-controls=\"elementor-tab-content-2071\" aria-expanded=\"false\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon elementor-toggle-icon-left\" aria-hidden=\"true\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-closed\"><i class=\"fas fa-caret-right\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-opened\"><i class=\"elementor-toggle-icon-opened fas fa-caret-up\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a href=\"\" class=\"elementor-toggle-title\">FORMATION BIG DATA QUALITE DES DONN\u00c9ES <\/a>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-content-2071\" class=\"elementor-tab-content elementor-clearfix\" data-tab=\"1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"elementor-tab-title-2071\"><h2>Objectifs de la formation<\/h2><p>D\u00e9velopper une bonne hygi\u00e8ne de vie est essentiel pour rester en bonne sant\u00e9. Il en va de m\u00eame avec les donn\u00e9es. Pour concevoir un syst\u00e8me capable de produire des donn\u00e9es &#8220;saines&#8221; et de qualit\u00e9, les entreprises doivent donc mettre en place une combinaison de mesures pr\u00e9ventives, de traitements efficaces et de culture collaborative en interne.<\/p><p>\u00c0 l&#8217;issue de cette<strong>\u00a0<\/strong><strong>formation Big Data Qualit\u00e9 des donn\u00e9es<\/strong>\u00a0vous aurez acquis les connaissances et comp\u00e9tences n\u00e9cessaires pour :<\/p><ul><li>D\u00e9crire le jargon et la culture qualit\u00e9 des donn\u00e9es<\/li><li>Int\u00e9grer des projets de cr\u00e9ation de Data Lake, le nouveau challenge des SI<\/li><\/ul><h2><u>\u00c0 qui s&#8217;adresse cette formation ?<\/u><\/h2><p><strong>Public :<\/strong><\/p><p>Ce\u00a0<strong>cours Big Data Qualit\u00e9 des donn\u00e9es<\/strong>\u00a0s&#8217;adresse principalement aux consultants BI, architectes SI, chefs de projets.<\/p><p><strong>Pr\u00e9requis :<\/strong><\/p><p>Pour suivre cette\u00a0<strong>formation Big Data Qualit\u00e9 des donn\u00e9es<\/strong>\u00a0il est n\u00e9cessaire d&#8217;avoir des connaissances en SI<\/p><h2><u>Contenu du cours <\/u><\/h2><h3>La gouvernance des donn\u00e9es<\/h3><p>R\u00f4le de la gouvernance<br \/>Aspects de la gouvernance des donn\u00e9es<br \/>Niveau d&#8217;int\u00e9r\u00eat dans la gouvernance des donn\u00e9es<br \/>Organisation de la gouvernance des donn\u00e9es<br \/>Zones de mise en valeur<br \/>Le co\u00fbt de la faible qualit\u00e9 des donn\u00e9es<br \/>Data Governance Committee et Staff<br \/>Les 5 niveaux de maturit\u00e9<br \/>Les principaux drivers pour la gouvernance des donn\u00e9es<\/p><h3>La qualit\u00e9 des donn\u00e9es<\/h3><p>La qualit\u00e9 des donn\u00e9es et le MDM<br \/>Les dimensions de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es<br \/>L&#8217;utilit\u00e9 de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es<br \/>Les technologies utilis\u00e9es dans la Data Quality<br \/>La perception des \u00e9diteurs dans la qualit\u00e9 des donn\u00e9es<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-toggle-item\">\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-title-2072\" class=\"elementor-tab-title\" data-tab=\"2\" role=\"tab\" aria-controls=\"elementor-tab-content-2072\" aria-expanded=\"false\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon elementor-toggle-icon-left\" aria-hidden=\"true\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-closed\"><i class=\"fas fa-caret-right\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-opened\"><i class=\"elementor-toggle-icon-opened fas fa-caret-up\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a href=\"\" class=\"elementor-toggle-title\">FORMATION BIG DATA \u2013 S\u00c9CURIT\u00c9 DES DONN\u00c9ES<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-content-2072\" class=\"elementor-tab-content elementor-clearfix\" data-tab=\"2\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"elementor-tab-title-2072\"><h2>Objectifs de la formation<\/h2><p>Avec l&#8217;arriv\u00e9e du Big Data, les donn\u00e9es stock\u00e9es par les entreprises proviennent de sources de donn\u00e9es beaucoup plus nombreuses et diversifi\u00e9es, int\u00e9grant notamment des donn\u00e9es sociales, de l\u2019open data et des donn\u00e9es en provenance de l\u2019internet des objets.<\/p><p>Cette formation propose un tour d&#8217;horizon des principaux risques de s\u00e9curit\u00e9 et les mesures \u00e0 mettre en \u0153uvre pour y r\u00e9pondre.<\/p><p>\u00c0 l&#8217;issue de cette formation, vous aurez acquis les connaissances et les comp\u00e9tences n\u00e9cessaires pour :<\/p><ul><li>Ma\u00eet Utiliser les techniques de s\u00e9curit\u00e9 pour mieux prot\u00e9ger les SI dans le monde du Big Data.<\/li><\/ul><h2><u><a href=\"https:\/\/www.plb.fr\/#collapseWhom\">\u00c0 qui s&#8217;adresse cette formation ?<\/a><\/u><\/h2><p><strong>\u00a0Public :<\/strong><\/p><p>Ce\u00a0<strong>cours Big Data S\u00e9curit\u00e9 des donn\u00e9es<\/strong>\u00a0s&#8217;adresse aux consultants s\u00e9curit\u00e9, administrateurs syst\u00e8me, consultants SI.<\/p><p><strong>Pr\u00e9requis :<\/strong><\/p><p>Pour suivre cette\u00a0<strong>formation Big Data S\u00e9curit\u00e9 des donn\u00e9es<\/strong>\u00a0il est conseill\u00e9 d&#8217;avoir de fortes connaissances dans la s\u00e9curit\u00e9 r\u00e9seau et syst\u00e8me, avec une ma\u00eetrise des plateformes Hadoop.<\/p><h2>\u00a0Contenu du cours<\/h2><h3>Introduction<\/h3><h3>S\u00e9curiser les frameworks de programmation des calculs distribu\u00e9s<\/h3><h3>Les meilleures solutions de s\u00e9curisation des Data Stores Non-Relationnels<\/h3><h3>S\u00e9curiser les entrep\u00f4ts de donn\u00e9es et la journalisation des logs<\/h3><h3>Endpoint Input Validation \/ Filtering<\/h3><h3>La supervision de la s\u00e9curit\u00e9 et la conformit\u00e9 dans les traitements en temps r\u00e9el<\/h3><h3>La scalabilit\u00e9 et la composabilit\u00e9 des moteurs de gestion de vie priv\u00e9e<\/h3><p>Data Mining<br \/>Analytics<\/p><h3>Renforcement des contr\u00f4les d&#8217;acc\u00e8s et la s\u00e9curisation de la communication par cryptographie<\/h3><h3>La granularit\u00e9 des contr\u00f4les d&#8217;acc\u00e8s<\/h3><h3>La granularit\u00e9 des audits<\/h3><h3>La provenance des donn\u00e9es<\/h3><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-toggle-item\">\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-title-2073\" class=\"elementor-tab-title\" data-tab=\"3\" role=\"tab\" aria-controls=\"elementor-tab-content-2073\" aria-expanded=\"false\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon elementor-toggle-icon-left\" aria-hidden=\"true\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-closed\"><i class=\"fas fa-caret-right\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-opened\"><i class=\"elementor-toggle-icon-opened fas fa-caret-up\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a href=\"\" class=\"elementor-toggle-title\">FORMATION TECHNIQUES D\u2019ANALYSE ET DE VISUALISATION <\/a>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-content-2073\" class=\"elementor-tab-content elementor-clearfix\" data-tab=\"3\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"elementor-tab-title-2073\"><h2>Objectifs de la formation<\/h2><p>L\u2019objectif de cette formation est de vous rendre autonome dans l\u2019analyse et la visualisation des donn\u00e9es dans un contexte Big Data.<\/p><p>\u00c0 l&#8217;issue de cette\u00a0<strong>formation Business Objects BI 4<\/strong>, vous aurez acquis les connaissances et les comp\u00e9tences n\u00e9cessaires pour :<\/p><ul><li>Comprendre les sp\u00e9cificit\u00e9s du Big Data<\/li><li>Conna\u00eetre les concepts fondamentaux et technologies associ\u00e9es au Big Data<\/li><li>G\u00e9rer, collecter et explorer des donn\u00e9es<\/li><li>Analyser et visualiser ces donn\u00e9es<\/li><\/ul><p><strong>\u00a0<\/strong><\/p><p><strong>A QUI D\u2019ADRESSE CETTE FORMATION?<\/strong><\/p><p><strong>Public :<\/strong><\/p><p>Cette formation est destin\u00e9e aux statisticiens, analystes de donn\u00e9es (Data Analyst), consultants en informatique d\u00e9cisionnelle (BI), dataminers, d\u00e9veloppeurs, chefs de projets.<\/p><p><strong>Pr\u00e9requis :<\/strong><\/p><p>Des connaissances de base sur le langage SQL, le d\u00e9veloppement et les statistiques (de niveau scolaire) sont n\u00e9cessaires pour suivre ce cours.<\/p><h2>Contenu du cours<\/h2><h3>Comprendre les sp\u00e9cificit\u00e9s du Big Data<\/h3><p>Les origines du Big Data<br \/>Les donn\u00e9es au c\u0153ur des enjeux (volume, diversit\u00e9, IoT etc.)<br \/>Les limites des architectures actuelles et de la BI<br \/>S\u00e9curit\u00e9, \u00e9thique, environnement juridique (donn\u00e9es personnelles, CNIL, accords internationaux, etc.)<\/p><h3>Les concepts fondamentaux et technologies associ\u00e9es du Big Data (stockage, recherche, visualisation)<\/h3><p>Le concept de Datalake<br \/>L\u2019\u00e9cosyst\u00e8me Hadoop, quel outil pour quel usage ?<br \/>Comprendre Hadoop et ses composants<br \/>Le syst\u00e8me de fichiers r\u00e9partis HDFS<br \/>Philosophie MapReduce<br \/>Quelles diff\u00e9rences entre les distributions pour l\u2019analyste ?<br \/>Diff\u00e9rentes cat\u00e9gories de bases NoSQL (cl\u00e9\/valeur, documents, colonnes, graphes)<br \/>La philosophie open source et les alternatives propri\u00e9taires<br \/>Python, langage phare du Big Data<br \/>Solution Cloud ou on Premise, quels impacts ?<br \/>Moteur de recherche et Big Data, quand utiliser la stack Elasticsearch, Logstash, Kibana (ELK) ?<br \/>Impacts techniques et organisationnel<\/p><h3>Gestion des donn\u00e9es structur\u00e9es ou non<\/h3><p>Exemples de donn\u00e9es non structur\u00e9es<br \/>Manipuler les donn\u00e9es avec diff\u00e9rents formats de fichiers :<br \/>HDFS<br \/>Fichiers plats : CSV, JSON<br \/>Structures optimis\u00e9es : Parquet, Avro<br \/>Organisation relationnelle : Hive metastore<br \/>Le Master Data Management (MDM) pour r\u00e9concilier les r\u00e9f\u00e9rentiels<br \/>Structurer vos donn\u00e9es avec Hive (bases, tables, etc.)<\/p><h3>La collecte et exploration des donn\u00e9es<\/h3><p>Int\u00e9grer les donn\u00e9es avec un ETL<br \/>La phase de collecte des donn\u00e9es<br \/>Les outils d\u00e9di\u00e9s \u00e0 la collecte:<br \/>Utiliser Scoop pour int\u00e9grer les donn\u00e9es depuis une base de donn\u00e9es relationnelle<br \/>Travailler en streaming avec Kafka et Spark Streaming<br \/>Utiliser le langage Pig latin pour int\u00e9grer les donn\u00e9es<br \/>Utiliser Spark pour la collecte et l\u2019exploration<\/p><h3>L\u2019analyse des donn\u00e9es<\/h3><p>Analyse en contexte Big Data<br \/>Vue g\u00e9n\u00e9rale des diff\u00e9rentes m\u00e9thodes d\u2019analyse (exploration, segmentation, classification, estimation, pr\u00e9diction)<br \/>Data Science et Machine Learning:<br \/>quels r\u00f4les pour quels usages ?<br \/>phase d\u2019un projet de Data Science<br \/>domaines d\u2019application<br \/>Interagir avec Hadoop en temps r\u00e9el (traitement parall\u00e8le avec Impala, interroger les donn\u00e9es Hive avec Spark)<br \/>Les frameworks orient\u00e9s \u00ab analyse de donn\u00e9es \u00bb<\/p><h3>La visualisation des donn\u00e9es (Dataviz)<\/h3><p>Ce que les statistiques ne disent pas<br \/>Les objectifs de la visualisation<br \/>Quels graphes pour quels usages ?<br \/>Repr\u00e9sentation de donn\u00e9es complexes (encodage visuel, visualisation interactive)<br \/>Exemple de visualisations avec les standards du march\u00e9 (Tableau, Power BI)<br \/>Savoir communiquer sur les analyses de donn\u00e9es (Data Storytelling)<\/p><h3>\u00a0<\/h3><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-toggle-item\">\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-title-2074\" class=\"elementor-tab-title\" data-tab=\"4\" role=\"tab\" aria-controls=\"elementor-tab-content-2074\" aria-expanded=\"false\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon elementor-toggle-icon-left\" aria-hidden=\"true\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-closed\"><i class=\"fas fa-caret-right\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-opened\"><i class=\"elementor-toggle-icon-opened fas fa-caret-up\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a href=\"\" class=\"elementor-toggle-title\">FOFORMATION L\u2019ESSENTIEL DE LA MOD\u00c9LISATION STATISTIQUE<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-content-2074\" class=\"elementor-tab-content elementor-clearfix\" data-tab=\"4\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"elementor-tab-title-2074\"><h2>Objectifs de la formation<\/h2><p>Cette\u00a0<strong>formation<\/strong><strong>\u00a0<\/strong>pr\u00e9sente l&#8217;essentiel de\u00a0<strong>la Mod\u00e9lisation Statistique<\/strong>.<\/p><p>Elle vous permettra de comprendre son r\u00f4le dans le monde de l&#8217;analyse d\u00e9cisionnelle, du Big Data et du Data Mining ainsi que les m\u00e9canismes qui permettent de transformer et d&#8217;affiner des donn\u00e9es pour en tirer des informations m\u00e9tiers utiles<\/p><p>\u00c0 l&#8217;issue de cette formation, vous aurez acquis les connaissances et les comp\u00e9tences n\u00e9cessaires pour :<\/p><ul><li>Dimensionner un \u00e9chantillon de population<\/li><li>Calculer des param\u00e8tres de position et dispersion (m\u00e9diane, \u00e9tendue, quantile, \u00e9cart-type)<\/li><li>Exploiter les param\u00e8tres statistiques pour comprendre une s\u00e9rie de donn\u00e9es<\/li><li>Valider la pr\u00e9cision d&#8217;une estimation, \u00e0 l&#8217;aide des intervalles de confiance<\/li><li>D\u00e9couvrir des outils comme R et Excel pour la mise en \u0153uvre des mod\u00e8les \u00e9tudi\u00e9s<\/li><\/ul><h2>\u00c0 qui s&#8217;adresse cette formation ?<\/h2><p><strong>Public :<\/strong><\/p><p>Ce cours Mod\u00e9lisation statistique s&#8217;adresse principalement aux responsables marketing, responsables qualit\u00e9, utilisateurs et gestionnaires m\u00e9tiers de bases de donn\u00e9es, futurs Data Scientist&#8230;<\/p><p><strong>Pr\u00e9requis :<\/strong><\/p><p>Pour suivre cette\u00a0<strong>formation Mod\u00e9lisation statistique<\/strong>\u00a0il est n\u00e9cessaires d&#8217;avoir des connaissances de base en math\u00e9matiques et statistiques. Une connaissance de base d&#8217;Excel est pr\u00e9f\u00e9rable.<\/p><h2>Contenu du cours<\/h2><h3>Rappels sur SAP Business Objects BI 4<\/h3><h3>Rappels des fondamentaux de la statistique descriptive<\/h3><p>D\u00e9finition de la statistique descriptive.<br \/>Analyse d&#8217;une population.<br \/>M\u00e9thodes d&#8217;\u00e9chantillonnage.<br \/>Variables qualitatives et quantitatives.<br \/>Effectifs et calcul des fr\u00e9quences.<br \/>Effectifs cumul\u00e9s croissants et d\u00e9croissants.<br \/>Repr\u00e9sentation graphique des variables qualitatives et quantitatives.<\/p><p><strong><em>Etude de cas<\/em><\/strong><\/p><p><em>Application pratique sur excel d&#8217;analyses statistiques et interpr\u00e9tation<\/em><\/p><h3>D\u00e9marche et mod\u00e9lisation d&#8217;une analyse statistique<\/h3><p>Statistique descriptive.<br \/>Phase d&#8217;apprentissage.<br \/>Statistique pr\u00e9dictive pour estimer et anticiper.<br \/>Mod\u00e9lisation statistique d&#8217;un ph\u00e9nom\u00e8ne.<\/p><h3>Param\u00e8tre de position et de dispersion<\/h3><p>Mode, valeur modale, valeur la plus probable.<br \/>Moyenne d&#8217;une population (ou d&#8217;un \u00e9chantillon).<br \/>M\u00e9diane, partager une s\u00e9rie num\u00e9rique.<br \/>Etendue, diff\u00e9rence entre valeurs extr\u00eames.<br \/>Utiliser les quantiles.<br \/>Ecart-Type, calculer la dispersion d&#8217;un ensemble de donn\u00e9es.<br \/>Calcul de la variance et de la covariance.<\/p><p><strong><em>Etude de cas<\/em><\/strong><\/p><p><em>Calcul de param\u00e8tres de position et de dispersion sur diff\u00e9rents \u00e9chantillonnages et comparaisons des r\u00e9sultats.<\/em><\/p><h3>Tests et intervalle de confiance<\/h3><p>Lois statistiques et intervalle de confiance.<br \/>Tests statistiques courants (Test de Student, Analyse de variances, Khi\u00b2).<br \/>Valider la pr\u00e9cision d&#8217;une estimation. Amplitude de l&#8217;intervalle.<\/p><p><strong><em>Etude de cas<\/em><\/strong><\/p><p><em>Exercices sur le logiciel R.<\/em><\/p><h3>Panorama des outils<\/h3><p>Zoom sur le logiciel Open Source &#8220;R&#8221;.<br \/>Initiation au logiciel Open Source &#8220;R&#8221;.<\/p><p><strong><em>Travaux pratiques<\/em><\/strong><\/p><p><em>Utilisation de packages pour faire les analyses statistiques.<\/em><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-toggle-item\">\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-title-2075\" class=\"elementor-tab-title\" data-tab=\"5\" role=\"tab\" aria-controls=\"elementor-tab-content-2075\" aria-expanded=\"false\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon elementor-toggle-icon-left\" aria-hidden=\"true\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-closed\"><i class=\"fas fa-caret-right\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-opened\"><i class=\"elementor-toggle-icon-opened fas fa-caret-up\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a href=\"\" class=\"elementor-toggle-title\">FORMATION COMPRENDRE LES STATISTIQUES POUR LE BIG DATA OU BUSINESS INTELLIGENCE<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-content-2075\" class=\"elementor-tab-content elementor-clearfix\" data-tab=\"5\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"elementor-tab-title-2075\"><h2>Objectifs de la formation<\/h2><p>Cette<strong>\u00a0<\/strong><strong>formation Big Data Business Intelligence<\/strong>\u00a0s\u2019adresse aux personnes qui participent \u00e0 des projets Big Data, Data Mining ou d\u00e9cisionnel et qui souhaitent soit comprendre le vocabulaire des statisticiens, afin de mieux appr\u00e9hender l\u2019analyse d\u00e9cisionnelle, soit avoir les bases suffisantes pour mettre en \u0153uvre des calculs statistiques dans un projet Big Data.<\/p><p>A l&#8217;issue de cette\u00a0<strong>formation WebIntelligence XI<\/strong>, vous aurez acquis les connaissances et comp\u00e9tences n\u00e9cessaires pour :<\/p><ul><li>Comprendre le vocabulaire des statisticiens<\/li><li>\u00c9ffectuer les calculs r\u00e9currents (moyennes, \u00e9cart type, variance, etc.)<\/li><li>Situer la fronti\u00e8re entre les statistiques et les probabilit\u00e9s tout en sachant effectuer des calculs probabilistes simples<\/li><li>Appr\u00e9hender ensuite les principales lois des statistiques afin de tester vos donn\u00e9es<\/li><li>Choisir le bon outil pour repr\u00e9senter vos \u00e9tudes statistiques et ainsi bien communiquer dessus<\/li><\/ul><h2>\u00c0 qui s&#8217;adresse cette formation ?<\/h2><p><strong>\u00a0Public :<\/strong><\/p><p>Ce cours s&#8217;adresse aux d\u00e9veloppeurs, analystes, chefs de projets, ou toute personne souhaitant s\u2019initier au traitement des donn\u00e9es statistiques et comprendre les concepts cl\u00e9s de l\u2019analyse des donn\u00e9es.<\/p><p><strong>Pr\u00e9requis :<\/strong><\/p><p>Pour suivre ce stage, il est n\u00e9cessaire d&#8217;avoir des connaissances scolaires de base (somme, moyenne, pourcentage).<\/p><h2>Contenu du cours<\/h2><h3>Le vocabulaire de base<\/h3><p>Qu\u2019est-ce qu\u2019un \u00e9chantillon ?<br \/>Les diff\u00e9rentes m\u00e9thodes d\u2019\u00e9chantillonnage<br \/>Population et individus<br \/>Fr\u00e9quence et Effectif<br \/>Distribution ou r\u00e9partition<br \/>Vocabulaire pour les variables (qualitatives, quantitatives, discr\u00e8tes, continues)<br \/>Fr\u00e9quence, dispersion, etc.<\/p><h3>Calcul fondamental en statistique descriptive<\/h3><p>Les indicateurs de tendance (moyenne, m\u00e9diane)<br \/>Les indicateurs de dispersion (variance, \u00e9cart-type)<br \/>Les quantiles<\/p><h3>Probabilit\u00e9s<\/h3><p>Un petit mot sur les probabilit\u00e9sDiff\u00e9rences entre arrangements et combinaisons<br \/>Exemples de calculs simples de probabilit\u00e9s (probabilit\u00e9 de gagner au loto, de gagner 10 fois de suite \u00e0 pile ou face, etc.)<\/p><h3>Tests et intervalles de confiance<\/h3><p>Lois statistiques et intervalle de confiance<br \/>Savoir estimer des r\u00e9sultats \u00e0 partir d&#8217;un \u00e9chantillon (enqu\u00eate, contr\u00f4le ponctuel)<br \/>Savoir calculer des intervalles de confiance simples<br \/>Pourquoi parle-t-on de loi \u00ab normale \u00bb ?<br \/>Rechercher le lien entre deux ph\u00e9nom\u00e8nes : la corr\u00e9lation<br \/>Pr\u00e9voir de nouvelles valeurs gr\u00e2ce \u00e0 la r\u00e9gression simple<br \/>Le Test de Student<br \/>L\u2019analyse de variance<br \/>La loi du X2<\/p><h3>Visualisation des donn\u00e9es<\/h3><p>Tour d\u2019horizon des formats de base (histogramme, barres, nuage, etc.)<br \/>Quel format pour quel besoin ?<br \/>Les outils g\u00e9n\u00e9ralistes des statisticiens<br \/>Outils sp\u00e9cifiques (cartes, nuages de mots, etc.)<br \/>Mettre en sc\u00e8ne ses r\u00e9sultats (timelines)<br \/>Int\u00e9gration des sch\u00e9mas dans une page Web<\/p><h3>L\u2019\u00e9volution des statistiques pour le Big Data<\/h3><p>L\u2019approche statistique ou l\u2019approche \u00ab Machine Learning \u00bb<br \/>Le vertige des grandes dimensions<br \/>Pr\u00e9sentation des grandes m\u00e9thodes (lasso, noyaux, for\u00eats al\u00e9atoires, r\u00e9seaux de neurones)<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-toggle-item\">\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-title-2076\" class=\"elementor-tab-title\" data-tab=\"6\" role=\"tab\" aria-controls=\"elementor-tab-content-2076\" aria-expanded=\"false\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon elementor-toggle-icon-left\" aria-hidden=\"true\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-closed\"><i class=\"fas fa-caret-right\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-opened\"><i class=\"elementor-toggle-icon-opened fas fa-caret-up\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a href=\"\" class=\"elementor-toggle-title\">FORMATION DATAVIZ <\/a>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-content-2076\" class=\"elementor-tab-content elementor-clearfix\" data-tab=\"6\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"elementor-tab-title-2076\"><h2>Objectifs de la formation<\/h2><p>La DataViz ou encore Data Visualisation ou enfin en fran\u00e7ais la visualisation des donn\u00e9es regroupe les techniques permettant de comprendre plus facilement la signification des donn\u00e9es et surtout de fa\u00e7on plus pertinente qu\u2019avec de simples donn\u00e9es textuelles.<\/p><h2>\u00c0 qui s&#8217;adresse cette formation ?<\/h2><p><strong>\u00a0Public :<\/strong><\/p><p>Cette formation s&#8217;adresse aux chefs de projet, architectes, d\u00e9veloppeurs et data-scientists qui souhaitent mettre en oeuvre des solutions d&#8217;analyse et de visualisation des donn\u00e9es.<\/p><p><strong>Pr\u00e9requis :<\/strong><\/p><p>Afin de suivre ce cours des connaissances g\u00e9n\u00e9rales sur le Bigdata, le data-mining et l&#8217;analyse de donn\u00e9es sont n\u00e9cessaires.<\/p><h2>Contenu du cours<\/h2><h3>Tour d&#8217;Horizon des diff\u00e9rentes fonctionnalit\u00e9s des logiciels de DataViz<\/h3><p>Le besoin : types de donn\u00e9es, exemples de d\u00e9marches et d&#8217;analyse<br \/>D\u00e9finitions : apprentissage supervis\u00e9, apprentissage automatique<br \/>Arbres de d\u00e9cision, de r\u00e9gression, r\u00e9gression automatique<br \/>Classifieurs. Scoring<br \/>Fonctionnalit\u00e9s des outils de dataviz : analyses statistiques, classifications, rapprochements, production de recommandations, repr\u00e9sentations graphiques<br \/>Pr\u00e9sentation de quelques outils : Mahout, Giraph, Agile, spagobi<\/p><h3>Mahout<\/h3><p>Pr\u00e9sentation Mahout.<br \/>Positionnement dans l&#8217;offre BigData et Machine Learning : Hadoop, Spark,..<br \/>Fonctionnalit\u00e9s. Mode autonome ou mode distribu\u00e9<br \/>Exemples d&#8217;algorithmes fournis avec Mahout<\/p><h3>Giraph<\/h3><p>Principe du projet Giraph. Algorithmes de graphes. Infrastructure Hadoop. Cas d&#8217;utilisation<\/p><h3>spagoBI<\/h3><p>Historique de spagoBI, positionnement, fonctionnalit\u00e9s<br \/>Installation et d\u00e9monstrations depuis l&#8217;interface web. Exemples d&#8217;analyse avec Cockpit<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-toggle-item\">\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-title-2077\" class=\"elementor-tab-title\" data-tab=\"7\" role=\"tab\" aria-controls=\"elementor-tab-content-2077\" aria-expanded=\"false\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon elementor-toggle-icon-left\" aria-hidden=\"true\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-closed\"><i class=\"fas fa-caret-right\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-opened\"><i class=\"elementor-toggle-icon-opened fas fa-caret-up\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a href=\"\" class=\"elementor-toggle-title\">FORMATION GEPHI<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-content-2077\" class=\"elementor-tab-content elementor-clearfix\" data-tab=\"7\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"elementor-tab-title-2077\"><h2>Objectifs de la formation<\/h2><p>Gephi est un logiciel open source. C&#8217;est un des logiciels leaders en exploration et visualisation de donn\u00e9es issues de graphiques et de r\u00e9seaux (r\u00e9seaux sociaux, r\u00e9seaux de recherche scientifique, communaut\u00e9s&#8230;). VOSviewer se concentre sur les donn\u00e9es issues de r\u00e9seaux bibliographiques, dont les donn\u00e9es textuelles (text mining).<\/p><p>.Cette formation vous permettra de savoir choisir le bon outil pour le bon traitement tout en donnant une place particuli\u00e8re \u00e0 Gephi et VOSviewer.\u00a0<\/p><h2>\u00c0 qui s&#8217;adresse cette formation ?<\/h2><p><strong>\u00a0Public :<\/strong><\/p><p>Cette formation s&#8217;adresse \u00e0 toute personne concern\u00e9e par l\u2019utilisation d\u2019un outil d\u2019analyse et de visualisation de r\u00e9seaux.<\/p><p><strong>Pr\u00e9requis :<\/strong><\/p><p>Pour suivre cette formation, il est demand\u00e9 d&#8217;avoir de bonnes connaissances pratiques d&#8217;internet ainsi que des outils d&#8217;information.<\/p><h2>Contenu du cours<\/h2><h3>Passer de ses donn\u00e9es brutes \u00e0 une forme visuelle<\/h3><p>Les grandes cat\u00e9gories d\u2019expression visuelles des donn\u00e9es et leurs usages<br \/>Focus sur les choix conceptuels pour :<br \/>&#8211;\u00a0 un traitement s\u00e9mantique<br \/>&#8211;\u00a0 un traitement en r\u00e9seau de donn\u00e9es bibliom\u00e9triques<br \/>Les outils \u00e0 disposition pour traiter ses donn\u00e9es sans coder<br \/>Les outils de programmation pour aller plus loin<\/p><h3>Gephi et VOSviewer dans le panorama des outils de visualisation de r\u00e9seaux<\/h3><p>Pr\u00e9sentation de Gephi et VOSviewer en scientom\u00e9trie<br \/>Discussion de leurs fonctions et cat\u00e9gorisation en rapport \u00e0 d\u2019autres logiciels proches (CiteSpace, Netdraw, Sci Tool, Voyant, etc)<br \/>Examen de cat\u00e9gories suppl\u00e9mentaires d\u2019outils de data visualisation de r\u00e9seaux sociaux ou s\u00e9mantiques : les plateformes web (D3.js, SigmaJS, etc)<br \/>Les librairies de visualisation en Python et R<br \/>D\u00e9but d\u2019un premier projet simple sur Gephi, de A \u00e0 Z, \u00e0 partir d\u2019un r\u00e9seau de co-auteurs d\u00e9j\u00e0 constitu\u00e9<\/p><h3>Gephi avanc\u00e9<\/h3><p>Fin du premier projet Gephi<br \/>Fonctions avanc\u00e9es : mesures de centralit\u00e9, filtres, r\u00e9seaux temporels (dynamiques)<br \/>Comment exporter son r\u00e9seau sous plusieurs formats : csv, pdf, svg, png, et sous la forme d\u2019une page Web ?<br \/>Pr\u00e9sentation des plugins pour Gephi : pour ajouter de nouvelles fonctions<br \/>Ressources documentaires, forums et liens utiles<\/p><h3>VOSviewer<\/h3><p>Cr\u00e9ation d\u2019une visualisation \u00e0 partir d\u2019un r\u00e9seau de co-auteurs<br \/>Cr\u00e9ation d\u2019une visualisation \u00e0 partir d\u2019un r\u00e9seau s\u00e9mantique<br \/>Pr\u00e9sentation des param\u00e8tres avanc\u00e9s de VOSviewer<br \/>Conclusion<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-toggle-item\">\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-title-2078\" class=\"elementor-tab-title\" data-tab=\"8\" role=\"tab\" aria-controls=\"elementor-tab-content-2078\" aria-expanded=\"false\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon elementor-toggle-icon-left\" aria-hidden=\"true\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-closed\"><i class=\"fas fa-caret-right\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-toggle-icon-opened\"><i class=\"elementor-toggle-icon-opened fas fa-caret-up\"><\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a href=\"\" class=\"elementor-toggle-title\">FORMATION DIGDASH - UTILISATEUR <\/a>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t<div id=\"elementor-tab-content-2078\" class=\"elementor-tab-content elementor-clearfix\" data-tab=\"8\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"elementor-tab-title-2078\"><h2>Objectifs de la formation<\/h2><p><strong>DigDash<\/strong>\u00a0est un logiciel de tableaux de bord agiles qui permet la visualisation et l\u2019analyse de donn\u00e9es. Comme tous les outils BI de cette famille, il offre des services de chargement et de pr\u00e9paration des donn\u00e9es (nettoyage, transformation, filtrage) afin de vous permettre de piloter votre activit\u00e9 simplement, rapidement et de fa\u00e7on autonome.<\/p><p>\u00c0 l&#8217;issue de cette\u00a0<strong>formation DigDash<\/strong>\u00a0vous serez en mesure de :<\/p><ul><li>Savoir charger des donn\u00e9es de diff\u00e9rentes sources<\/li><li>Cr\u00e9er des tableaux de bord interactifs<\/li><li>Explorer vos donn\u00e9es m\u00e9tiers<\/li><li>\u00catre capable de communiquer efficacement (Design, Data storytelling, Design)<\/li><li>Savoir exporter vos documents<\/li><li>Comprendre comment anticiper vos r\u00e9sultats (cat\u00e9gorisation, analyse pr\u00e9dictive, simulation)<\/li><\/ul><h2>\u00c0 qui s&#8217;adresse cette formation ?<\/h2><p><strong>\u00a0Public :<\/strong><\/p><p>Ce cours DigDash cible principalement les analystes, statisticiens et marketeurs amen\u00e9s \u00e0 utiliser l&#8217;outil DigDash pour cr\u00e9er et consulter des tableaux de bord DigDash dans le cadre d&#8217;un projet Big Data.<\/p><p><strong>Pr\u00e9requis :<\/strong><\/p><p>Aucun<\/p><h2>Contenu du cours<\/h2><h3>Pr\u00e9sentation de DigDash<\/h3><p>Vue d\u2019ensemble de la BI<br \/>Philosophie de DigDash<br \/>Le vocabulaire de DigDash<br \/>Exemples de tableaux de bord<br \/>Tour d\u2019horizon des tutoriels disponibles<\/p><h3>Les flux d\u2019informations<\/h3><p>Le studio de travail (parcours des menus)<br \/>Les \u00e9l\u00e9ments que l\u2019on peut ajouter (@mail, agenda, graphique, Excel, PDF, etc.)<br \/>Notion de portefeuille et de flux d\u2019informations<br \/>Se connecter \u00e0 une source de donn\u00e9es<br \/>Croiser les informations entre diff\u00e9rentes sources<br \/>Les graphiques<br \/>Fonctionnalit\u00e9s pouvant \u00eatre ajout\u00e9es \u00e0 chaque type de graphe DigDash<br \/>Savoir d\u00e9chiffrer un code erreur<\/p><p><strong><em>Ateliers<\/em><\/strong><\/p><p><em>R\u00e9cup\u00e9ration de donn\u00e9es de communications (co\u00fbt, dur\u00e9e, qualit\u00e9, \u2026)<\/em><em><br \/>Croisement des donn\u00e9es entre des sources diff\u00e9rentes<br \/>Comparaisons par ann\u00e9es<br \/>Ajout d\u2019une fonction de lissage des informations et d\u2019une fonction pr\u00e9dictive (co\u00fbt pour l\u2019ann\u00e9e prochaine)<br \/>Simulation d\u2019erreurs pour s\u2019habituer au d\u00e9chiffrage des codes et \u00eatre autonome dans le diagnostic<\/em><\/p><h3>Les tableaux de bord<\/h3><p>Cr\u00e9ation d\u2019un tableau de bord<br \/>Ajouter des \u00e9l\u00e9ments<br \/>Ajouter un flux d\u2019information<br \/>Cr\u00e9er un graphique \u00e0 partir d\u2019un mod\u00e8le de donn\u00e9es ou en langage naturel<br \/>Effectuer des requ\u00eates sur les donn\u00e9es de notre tableau de bord<br \/>Ajout de site WEB<br \/>Ajout de dimension<br \/>Ajout de variable<br \/>Ajout de formules<br \/>G\u00e9rer diff\u00e9rentes langues (dictionnaire des synonymes)<br \/>Conseils pour la conception de vos tableaux de bord (efficacit\u00e9, communication, etc.)<\/p><p><strong><em>Ateliers<\/em><\/strong><\/p><p><em>Cr\u00e9ation d\u2019un tableau de bord (chiffre d\u2019affaires par r\u00e9gion, meilleurs produits du CA, \u00e9volution du CA par ann\u00e9e). Formules permettant de disposer d\u2019informations suppl\u00e9mentaires<\/em><em><br \/>Cr\u00e9ation d\u2019un graphique depuis le tableau de bord en langage naturel (\u00ab Co\u00fbt de communication pour la France \u00bb par exemple)<br \/>Ajout d\u2019un graphique permettant d\u2019analyser une tendance (\u00e9volution d\u2019une mesure selon une date)<br \/>Ajout de variable permettant de modifier des valeurs de r\u00e9f\u00e9rences et l\u2019analyse en temps r\u00e9el de notre tableau<br \/>Exemple de sc\u00e9nario de DataStoryTelling pour \u00ab vendre \u00bb vos cr\u00e9ations \u00e0 vos collaborateurs<\/em><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-top-column elementor-element elementor-element-f92389c\" data-id=\"f92389c\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-efb6798 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"efb6798\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.7.8 - 02-10-2022 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"284\" src=\"https:\/\/705consulting.com\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/fous-1024x284.jpg\" class=\"attachment-large size-large\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/705consulting.com\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/fous-1024x284.jpg 1024w, https:\/\/705consulting.com\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/fous-300x83.jpg 300w, https:\/\/705consulting.com\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/fous-768x213.jpg 768w, https:\/\/705consulting.com\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/fous-1536x426.jpg 1536w, https:\/\/705consulting.com\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/fous.jpg 1920w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>FORMATION BIG DATA QUALITE DES DONN\u00c9ES Objectifs de la formation D\u00e9velopper une bonne hygi\u00e8ne de vie est essentiel pour rester en bonne sant\u00e9. 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