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Objectifs de la formation

Comprendre les spécificités des données issues de l’IoT

Maîtriser les architectures de collecte et stockage des données IoT

Utiliser les outils analytiques adaptés aux grands volumes de données

Déployer des modèles de Machine Learning pour l’IoT

Visualiser et interpréter les résultats pour la prise de décision

Programme

Jour 1Fondamentaux de l’IoT et typologie des données

Panorama des architectures IoT, protocoles de communication (MQTT, CoAP…), typologie des capteurs, nature des données recueillies (séries temporelles, volumétrie, fréquences, bruit). Exigences et contraintes liées à la donnée IoT en termes de secours, sécurité et confidentialité. Introduction aux flux de données temps réel vs données batch.

Jour 2Stockage, ingestion et préparation des données IoT

Formats courants (JSON, CSV, Parquet…), bases de données adaptées (TimeSeries DB, NoSQL, Cloud), ingestion en flux (streaming), nettoyage et normalisation des données, gestion des données manquantes et bruitées. Utilisation de plateformes cloud (AWS IoT Analytics, Azure IoT Hub, Google IoT Core).

Jour 3Analyse avancée, Machine Learning et visualisation

Exploration des analytics descriptives, prédictives et prescriptives : corrélation, détection d’anomalies, maintenance prédictive. Introduction au Machine Learning appliqué à l’IoT (classification, clustering, séries temporelles). Mise en pratique avec outils open-source (Python Pandas, Scikit-learn, Grafana, Power BI). Élaboration de tableaux de bord interactifs pour la restitution des résultats.

Méthode d'évaluation

Étude de cas en fin de parcours, basée sur un jeu de données IoT
Workshop pratique chaque jour avec restitution collective
QCM final pour valider les acquis

Méthode d'apprentissage

Alternance de théorie et d’ateliers pratiques avec jeux de données réelles
Études de cas sectorielles (industrie, smart city, santé…)
Accès à des supports de cours détaillés et guides pas à pas

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Méthode d'évaluation

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