RS3744
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· Répertoire spécifique
Certification Microsoft - Analyzing Big Data with Microsoft R (70-773)
Certificateur · MICROSOFT FRANCE
L'essentiel
Nomenclature du niveau de qualification
Répertoire spécifique
Formacode(s)
—
Date d'échéance de l'enregistrement
31-12-2021
Certificateur(s)
Nom légalSIRETSite
Résumé de la certification
Objectifs et contexte
La certification liée à cet examen est destiné aux candidats de profil scientifique ou des analystes de données qui doivent traiter et analyser des ensembles de données plus importants que la mémoire en utilisant le langage R. R est un langage de programmation et un logiciel libre dédié aux statistiques et à la science des données. En validant ce titre de certification, les professionnels
démontrent qu’ils sont en mesure de créer et activer une analyse d’un grand nombre de données, et montrer comment les utiliser dans des environnements Big Data, tels que Hadoop ou le cluster Spark, ou encore une base de données SQL Server.
Compétences attestées
Les compétences visées et évaluées par la certification « Analyse de Big Data avec Microsoft R » se répartissent en 4 grands champs d’intervention qui constituent les principales responsabilités de l’analyste de données.
Lire et explorer le Big Data pour prendre en compte tous les formats de fichiers de données pouvant servir à l’entreprise dans l’analyse de sa performance
Traiter le Big Data, pour fournir aux directions métiers, aux opérationnels ou à la direction de l’entreprise les analyses servant à la prise de décision
Construire des modèles prédictifs avec ScaleR pour développer la stratégie de l’entreprise
Utiliser le R Server dans différents environnements, pour s’adapter aux spécificités des systèmes propriétaires ou en open source, et nombreuses sont les entreprises qui utilisent des systèmes d’information hybrides
Les compétences visées et évaluées par la certification « Analyse de Big Data avec Microsoft R » se répartissent en 4 grands champs d’intervention qui constituent les principales responsabilités de l’analyste de données. Les questions sur lesquelles les candidats sont évalués à l'examen portent sur les thèmes décrits dans la liste, mais ne s'y limitent pas. :
Lire et explorer le Big Data pour prendre en compte tous les formats de fichiers de données pouvant servir à l’entreprise dans l’analyse de sa performance
Lire les données avec R Server, notamment lire les formats de fichiers de données supportés tels que les fichiers texte, SAS et SPSS, convertir les données, identifier les compromis entre les fichiers types, traiter les données de source qui ne peuvent être lues originairement par le serveur R Server.
Résumer les données, créer des formules et Calculer les tableaux croisés et les statistiques univariées
Visualiser les données : créer des visualisations personnelles avec différents outils
Traiter le Big Data, pour fournir aux directions métiers, aux opérationnels ou à la direction de l’entreprise les analyses servant à la prise de décision
Traiter les données avec rxDataStep et traiter les dates (POSIXct, POSIXlt).
Procéder à des transformations complexes qui utilisent des fonctions de transformation
Gérer les ensembles de données avec des fonctions de tri, de déduplication, de fusion, etc.
Traiter les données texte en utilisant les paquets RML
Construire des modèles prédictifs avec ScaleR pour développer la stratégie de l’entreprise
Utiliser rxLinMod, rxGlm et rxLogit pour estimer les modèles linéaires et choisir entre différents types de sélections de variables automatiques, tels que la recherche gourmande, la notation répétée et le sous-produit de la formation
Utiliser rxDTree, rxDForest, et rxBTrees pour construire des modèles de partitionnement, et sélectionner les paramètres qui affectent les biais et la variance, tels que le raccourcissement, le taux d'apprentissage et la profondeur de l'arbre
Générer des prédictions et des résidus avec rxPredict
Évaluer des modèles et des paramètres de configuration
Créer des modèles supplémentaires en utilisant les paquets RML tels que des régression linéaires et logistiques
Utiliser le R Server dans différents environnements, pour s’adapter aux spécificités des systèmes propriétaires ou en open source, et nombreuses sont les entreprises qui utilisent des systèmes d’information hybrides
Utiliser des contextes de calculs différents pour exploiter le R Server efficacement : identifier quel contexte de calcul utiliser pour différentes tâches ; identifier et utiliser les sources de données appropriées pour différentes sources de données et contextes de calcul
Optimiser les tâches en utilisant les contextes de calcul locaux : Identifier et exécuter les tâches qui ne peuvent être exécutées que dans le contexte de calcul local, profiler dans différents contextes de calcul.
Choisir quand procéder aux calculs dans la base de données par rapport à quand procéder aux calculs hors de la base de données, identifier les limites des calculs dans la base de données, communiquer de façon efficace les propriétés de performance aux administrateurs et architectes SQL (SQL Server Profiler).
Mettre en place des flux de travail d'analyse dans l'écosystème Hadoop et dans Spark
Déployer des modèles prédictifs destinés à SQL Server et Azure Machine Learning
Voie d'accès à la certification
Prérequis à l'entrée
Cette certification ne requiert pas de prérequis en matière d’âge ou de niveau scolaire. Il est toutefois recommandé d'avoir une expérience dans la programmation via R, de posséder des connaissances sur les méthodes statistiques courantes et les meilleures pratiques d’analyse des données. La connaissance du système d’exploitation Windows et ses fonctionnalités principales ainsi que des bases de données relationnelles est un plus.
Base légale
Date d'échéance31-12-2021