Big data - Concept et enjeux
Descriptif de la formation
Le BigData promet de révolutionner l'informatique traditionnelle en dotant les entreprises de nouvelles capacités de stockage et d'analyse dans le but d'exploiter au mieux le flux grandissant de données, elles-mêmes toujours plus riches et variées. Qu'en est-il réellement ?
Les objectifs
En quelques mots...
Public
Décideurs informatiques et DSI, développeurs ayant à participer à un projet Data Science
Pré-requis
Aucun
Méthodes et Moyens pédagogiques
Formation réalisée en présentiel ou à distance selon la formule retenue
Exposés, cas pratiques, synthèse, assistance post-formation pendant trois mois
Un poste par stagiaire, vidéoprojecteur, support de cours fourni à chaque stagiaire
Modalités de suivi et d'évaluations
Feuille de présence émargée par demi-journée par les stagiaires et le formateur
Exercices de mise en pratique ou quiz de connaissances tout au long de la formation permettant de mesurer la progression des stagiaires
Questionnaire d’évaluation de la satisfaction en fin de stage
Auto-évaluation des acquis de la formation par les stagiaires
Attestation de fin de formation
Informations pratiques
Accessibilité , modalités et délais d'accès
Programme mis à jour le 01/09/2022
Programme détaillé
INTRODUCTION
- Introduction
- Le Big Data n’est pas…
- Définition du Big Data
- Origines du Big Data
TECHNOLOGIES ET CONCEPTS
- Horizon technologique
- Architecture type / le principe de Datalake
- Hadoop comme pierre angulaire : HDFS, MapReduce, YARN
- L’écosystème Hadoop
- Les distributions Hadoop
- Introduction aux architectures Big Data
- Hadoop : gouvernance & sécurité
- Hadoop : coûts
- Le monde NoSQL
- NoSQL, mythes et réalités
- Système d’indexation et recherche
EXPLOITER LA DONNEE
- Business Intelligence en environnement Big Data
- L’émergence des Data Sciences
- Data Science = Big Data ?
- Qu’est-ce que le Machine Learning ?
- Nouvelles perspectives d’analyse
- Anatomie d’un projet Data Science
SE METTRE AU BIG DATA
- Quels enjeux et quels bénéfices pour mon SI ?
- Quelle architecture ?
- Quelle organisation (profils et compétences attendues, gouvernance, modèles
- d’organisation, etc.) ?
- Comment cadrer et suivre mes projets Big Data ?
- Comment accompagner les métiers ?
- Nos retours d’expérience