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SOFTEAM : 02. Etat de l'art du Big Data

Durée

14 heures

Modalités

Formation

  • Classe virtuelle
  • Présentiel

Évaluation

Tout au long et/ou à l’issue de la formation : évaluation des acquis des stagiaires via des exercices, des QCM, des QUIZZ, des mises en situation et/ou des cas pratiques.

Prix

Inter
La formation en Inter est dispensée pour un groupe de salariés d’entreprises différentes.
658€ HT / personne
Intra
La formation en Intra est dispensée pour un groupe de salariés d’une seule et même entreprise.
2700€ HT / groupe
4 stagiaires minimum

Public

Directeurs SI, Responsables SI, Chefs de projets, Architectes, Consultants ou toute personne amenée à participer à un projet Big Data …

Pré-requis

Avoir des connaissances de base des architectures techniques et du fonctionnement d’un système de gestion de base de données (SGBD).

Objectifs pédagogiques

Découvrir les principaux concepts du Big Data

Appréhender les avantages et les contraintes du Big Data

Comprendre les enjeux économiques du Big Data

Connaître l’écosystème du Big Data et appréhender les technologies associées

Savoir anticiper son intégration dans les activités informatiques de l’entreprise

Prendre en compte la sécurité et la confidentialité des données dans l’exploitation du Big Data

Programme détaillé

Présentation de l'Ecosystème Big Data

  • Définition, enjeux et perspectives
  • Qu'est-ce-que le Big Data et ses quatre dimensions : volume, vélocité, variété, véracité
  • Quels sont les enjeux sociétaux et économiques : exemples d'amélioration de la performance et des résultats de l'entreprise grâce au Big Data
  • Mesurer l'importance du Big Data au sein d'une entreprise : les enjeux, la place du Big data dans le-commerce, le-marketing et le-réputation
  • Réussir à extraire des données utiles
  • Intégrer le Big Data aux données traditionnelles
  • Intégrer les critères légaux et éthiques : que peut-on collecter, stocker et analyser
  • Intégrer les impacts organisationnels : apparition de nouveaux rôles /métiers

 

Panorama des techniques liées au Big Data

  • Acquisition de la donnée
  • L'enchaînement des opérations. 
  • Le recueil des données : crawling, scraping
  • La gestion de flux événementiel (Complex Event Processing, CEP)
  • L'indexation du flux entrant
  • L'intégration avec les anciennes données
  • La qualité des données : un cinquième V ?
  • Les différents types de traitement : recherche, apprentissage (machine learning, transactionnel, data mining)
  • D'autres modèles d'enchaînement : Amazon, e-Santé
  • Un ou plusieurs gisements de données ? De Hadoop à l'in-memory
  • De l'analyse de tonalité à la découverte de connaissances.

 

Stockage de donnée du Big Data

  • Analyser les caractéristiques de vos données
  • Sélectionner les sources de données à analyser
  • Définir le rôle et les caractéristiques des bases NoSQL
  • Présenter un entrepôt Big Data
  • Modèles de données : valeur clé, graph, document, famille de colonnes
  • Système de fichiers distribués Hadoop (HDFS)
  • Un éventail de bases de données : HBase, Cassandra, BigTable, DynamoDB, MongoDB, Redis, Riak, Neo4J
  • Solution de recherche : Elastic Search
  • Comment bien choisir un entrepot de données
  • Choisir un entrepôt de données en fonction des caractéristiques de vos données
  • Injecter du code dans les données, mettre en œuvre des solutions de stockage des données multilingues
  • Choisir un entrepôt de données capable de s'aligner sur les objectifs de l'entreprise

 

Traitement du Big Data

  • Intégrer différents entrepôts de données digitales
  • Mapper les données avec le framework de programmation, se connecter aux données et les extraire de l'entrepôt de stockage, transformer les données à traiter
  • Fractionner les données pour Hadoop MapReduce

 

Présentation d'autres Framework

  • SPARK: l'alternative à Hadoop MapReduce
  • KAFKA: le middleware de message distribué

 

Mise en œuvre et élaboration d'une stratégie dédiée au Big Data

  • Définir les besoins en matière de Big Data
  • Atteindre les objectifs grâce à la pertinence des données
  • Évaluer les différents outils du marché dédiés au Big Data
  • Répondre aux attentes du personnel de l'entreprise

 

Une méthode analytique innovante

  • Identifier l'importance des traitements métier
  • Cerner le problème
  • Choisir les bons outils
  • Obtenir des résultats exploitables

 

Mettre en œuvre une solution Big Data

  • Bien choisir les fournisseurs et options d'hébergement
  • Trouver le juste équilibre entre les coûts engendrés et la valeur apportée à l'entreprise
  • Garder une longueur d'avance

 

Mesurer les enjeux de la protection des données

  • Intégrer le droit comme outil de valorisation des bases de données
  • Gérer la paternité des fichiers et des données
  • Assurer la sécurité informatique des fichiers de données
  • Assurer la sécurité juridique des fichiers de données : Cloud Computing
  • Étude de cas : analyse de la protection des données de l'entreprise
  • Mesurer les intérêts du big data et ses interactions avec le droit
  • Les données issues de l'open data : droit sur les données, obligations et coût
  • La réutilisation des données de l'open data : la licence
  • Étude de cas : analyse de la licence proposée par ETATLAB
  • Identifier les spécificités des données à caractère personnel
  • Concevoir des systèmes d'information et des traitements conformes (privacy by design) via l'identification des critères d'une collecte et d'un traitement légal des données
  • Appliquer les exigences de la qualité Informatique et libertés : proportionnalité, conservation, interconnexion, archivage
  • L'information des personnes et les limites du détournement de finalité
  • Assurer le droit des personnes sur leurs données
  • Mesurer les risques posés par une exploitation non conforme à la loi Informatique et libertés
  • Étude de cas : analyse des dernières sanctions de la CNIL

Sessions

Filtrer les résultats

63 résultats

Modalités pédagogiques
Formation synchrone se déroulant avec la présence physique du (des) formateur(s) et du (des) apprenant(s) réunis dans un même lieu de formation.
Formation combinant des séquences en présentiel et des séquences à distance synchrones ou asynchrones.
Formation à distance, asynchrone, s’appuyant sur une plateforme d’apprentissage, pouvant être complétée par d’autres modalités de formation à distance (visio-conférence…)
Formation à distance, synchrone, s’appuyant sur un dispositif de visio-conférence. La classe virtuelle recrée à distance les conditions d’une formation en salle traditionnelle.
Type de formation
La formation en Inter est dispensée pour un groupe de salariés d’entreprises différentes.
La formation en Intra est dispensée pour un groupe de salariés d’une seule et même entreprise.
Options
Ces sessions ne peuvent être ni annulées ni reportées par l’organisme de formation.

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