Data Science

Langage R

Objectifs

  • Connaître les principales fonctions statistiques de R
  • Utiliser des programmes R dans un environnement Hadoop en s’appuyant sur le système distribué hdfs et le stockage avec HBase
  • Intégrer R à un environnement Hadoop

Programme

Présentation R
  • Le projet R Programming
  • Calculs statistiques et génération de graphiques
  • Points forts de R Programming
  • Besoins du BigData
  • Positionnement R programming par rapport à Hadoop
Mise en oeuvre de R
  • Travaux pratiques : installation et tests sur une plate-forme CentOS
  • Utilisation de R en mode commande.
  • Commandes de base. Syntaxe.
  • Manipulations de nombres,vecteurs,tableaux,matrices.listes,etc ..
Intégration Hadoop
  • Association de la puissance du calcul distribué fourni par les outils hadoop,
  • et de la richesse des outils d’analyse statistique de R.
  • Différents moyens d’intégration :
  • RHive : fonctions R de calculs statistiques s’appuyant sur HiveQL
  • RHadoop : packages rmr2,
  • rhdfs pour utiliser le système distribué hdfs depuis R,
  • rhbase pour accéder à HBase depuis les programmes en R
Travaux pratiques avec Hadoop
  • Installation d’un cluster,
  • rmr2:traduction programmes R en mapreduce,
  • rhdfs:API d’accès R à des données stockéss sur HDFS
  • rhbase:API d’accès à des données stockées sur HBase
Evolutions
  • Les acteurs : IBM avec BigInsights, Revolution R avec ScaleR
MOYENS PÉDAGOGIQUES ET TECHNIQUES D’ENCADREMENT DES FORMATIONS

Modalités pédagogiques :

  • Évaluation des besoins et du profil des participants.
  • Apport théorique et méthodologique : séquences pédagogiques regroupées en différents modules.
  • Contenus des programmes adaptés en fonction des besoins identifiés pendant la formation.
  • Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de travaux pratiques, étude de cas et mise en situation.
  • Méthodes expositive, active et participative.
  • Réflexion et échanges sur cas pratiques.
  • Retours d'expériences.
  • Corrections appropriées et contrôles des connaissances à chaque étape, fonction du rythme de l’apprenant mais également des exigences requises au titre de la formation souscrite.

Éléments matériels :

  • Mise à disposition des outils nécessaires au bon déroulement des travaux pratiques.
  • Support de cours au format numérique projeté sur écran et transmis au participant en fin de la formation.

Référent pédagogique et formateur :

  • Chaque formation est sous la responsabilité du directeur pédagogique de l’organisme de formation.
  • Le bon déroulement est assuré par le formateur désigné par l’organisme de formation.
MOYENS PERMETTANT LE SUIVI ET L’APPRÉCIATION DES RÉSULTATS
  • Feuilles de présences signées des participants et du formateur par demi-journée.
  • Attestation de fin de formation mentionnant les objectifs, la nature et la durée de l’action et les résultats de l’évaluation des acquis de la formation.
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(Next Lesson) Apache Mahout
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Public

<ul> <li>Chefs de projets</li><li>Data Scientist</li><li>Développeurs</li> </ul></div></div>

Pré-requis

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Lieu de formation

Intra-entreprise/à distance

Dates ou période

À définir. Nous consulter

Tarif

Sur devis. Merci de nous contacter

Modalités

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Démarrage de la formation sous deux semaines (délai indicatif).

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Informations complémentaires

Pour toute réclamation, aléas ou difficultés rencontrés pendant la formation, veuillez prendre contact avec notre organisme par téléphone ou par e-mail. Nous mettrons tout en œuvre pour trouver une solution adapter.

Formation synchrone, réalisée à distance en visioconférence via l’application Microsoft Teams ou en présentiel dans les locaux du client.