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Formation microsoft r - analyse du big data

Réf. BD-009 |
3 J
21 H
  • Cours en presentiel
    En présentiel
  • A distance
    A distance
  • Cours mixte
    Mixte
Niveau de difficulté :  
TARIF : 1290 € HT
  • Vous êtes demandeur d'emploi ?
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    > Contactez-nous
PROCHAINES SESSIONS :
> Du 13.05.2024 au 15.05.2024
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  • Vous ne trouvez pas de date de session sur les semaines à venir ?
> Contactez-nous

Objectifs de la formation :

Gérer Microsoft R Server et Microsoft R Client.
Explorer un grand nombre de données contenues dans différents Data Stores.
Visualiser les données en utilisant des graphiques et des tracés.
Transformer et nettoyer de gros ensembles de données.
Mettre en œuvre des options pour diviser les travaux d’analyse en tâches parallèles.
Créer et évaluer des modèles de régression générés à partir de Big Data.
Créer, marquer et déployer des modèles de partitions générés à partir de Big Data.
Utiliser R dans les environnements SQL Server et Hadoop.

Public :

Développeurs, professionnels IT.
Si vous êtes en situation de handicap, merci de nous contacter.    

Prérequis :

Évaluation diagnostique réalisée en amont.

Avoir une expérience de la programmation R et utiliser les paquets R communs.

Gérer les méthodes statistiques communes, les meilleures pratiques d’analyse de données et les bases du système d’exploitation Microsoft Windows et ses fonctionnalités principales.

Pratiquer des bases de données relationnelles.

Pour un meilleur suivi de la formation, nous vous recommandons d'avoir des notions d'anglais.

Délai d'accès :

5 à 10 jours avant la formation.
Nous contacter

Description
du programme

01. Identifier les notions de Microsoft R Server et R Client02. Explorer un grand nombre de données03. Visualiser un grand nombre de données04. Traiter Big Data
05. Effectuer des opérations d’analyse en parallèle06. Créer et évaluer des modèles de régression07. Créer et évaluer des modèles de partitionnement08. Traiter Big Data dans SQL Server et Hadoop

Méthodes
pédagogiques

Exposés alternant théorie et pratique, études de cas, correction travaux pratiques et ateliers. 1 support de cours par personne.

Ressources
pédagogiques

1 Formateur. 1 ordinateur par personne, un vidéoprojecteur par salle de cours, un tableau numérique. Connexion Internet très haut débit.

évaluation
et sanction de fin
de parcours

Évaluation formative par le formateur pendant le programme. Évaluation des acquis en fin de session. Attestation de fin de formation délivrée. Auto-évaluation des acquis de la formation par les stagiaires

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formation

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Document mis à jour le mardi 30 janvier 2024
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