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LE PONT LEARNING : 3. Les techniques d’analyse et de visualisation

Organisme

LE PONT LEARNING
97 RUE ANATOLE FRANCE
92300 LEVALLOIS-PERRET
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Durée

21 heures

Modalités

Formation

  • Classe virtuelle
  • Présentiel

Évaluation

Auto-évaluation des acquis par le stagiaire via un questionnaire en ligne

Prix

Inter
La formation en Inter est dispensée pour un groupe de salariés d’entreprises différentes.
900€ HT / personne
Intra
La formation en Intra est dispensée pour un groupe de salariés d’une seule et même entreprise.
4500€ HT / groupe
4 stagiaires minimum

Public

Data Analysts, Business Analysts, Analystes Business Intelligence, Dataminers, Développeurs, chefs de projets

Pré-requis

Connaître les principes de programmation, du langage SQL et avoir une expérience dans le développement.

Objectifs pédagogiques

Pour consulter les objectifs pédagogiques, merci de vous référer au programme détaillé de chaque stage.

Programme détaillé

  • Programme de 21h sur 3 jours

 

Panorama technologique et enjeux socio-économiques

  • Bâtir une vision Data Centric pour l'entreprise
  • Etudier l'environnement concurrentiel de l'entreprise
  • Comment créer de la valeur ou apporter de la valeur complémentaire aux données
  • Comment utiliser les Big Data qui doivent être un levier technologique pour accompagner les enjeux métiers et non l'inverse
  • Comprendre les acteurs du Big Data et leur positionnement
  • Quelle vision à 3 ans
  • Propriété de la donnée, environnement juridique du traitement, sécurité
  • La nécessité de la gouvernance des données
  • Qu'est-ce qu'un CDO

Aspects juridiques et éthiques : quelles données pour quels usages ?

  • Données objectives
  • Données à caractère personnel
  • Quelle gestion des données personnelles ? (donnée se rapportant à une personne physique, qui peut être identifiée quel que soit le moyen utilisé)
  • Quels Impact sur la vie privée
  • Surveillance et sanction de la CNIL
  • Déclaration préalable
  • Exemples
  • Présentation du socle (la finalité du traitement) et de 4 conditions
  • Finalité explicite et légitime
  • Loyauté dans la mise en œuvre du traitement
  • Données pertinentes
  • Durée de conservation non excessive
  • Sécurité

Impact des choix technologiques en matière d'analyse et de visualisation

  • Fonctionnement des solutions d'analyse et de visualisation aujourd'hui dans un environnement BI
  • Qu'implique la mise en place d'une solution de type Big Data
  • Quels outils utiliser pour l'analyse et la visualisation ?
  • Les nouveaux outils natifs au Big Data
  • Les outils classiques de Datavisualisation
  • Quelles performances pour quels outils ?
  • Les nouvelles solutions tout en un pour packager des applications Big Data (de l'intégration de la donnée à leur visualisation)
  • Gérer la structure des données (structurées – non structurées ; internes – acquises)
  • Le Data Lake
  • Retour sur le La Datawarehouse historique : en tirer partie.
  • Nouvelles approches Big Data : le Data Lake.
  • Intégrer toutes les données avec le Data Lake
  • Pourquoi faut-il vraiment tout conserver ?
  • La nécessaire gouvernance de la donnée.
  • Structuration des données (structurées – non structurées ; internes – acquises)
  • Température des données (froides, tièdes, chaudes)
  • Coloration des données (données blanches, données grises, données sombres)
  • Quelle valeur par typologie de données

La collecte de données

  • Intégration de données hétérogènes
  • Intégration réelle (DataWarehouse) ou virtuelle (fédérateur de données).
  • Médiateur, adaptateur et ETL.
  • Intégration de schémas et d'ontologies : les conflits sémantiques, le problème de la résolution d'entité.
  • Modèles de données pour l'intégration : relationnel, XML, JSON, clé-valeur.
  • L'offre produits et services.
  • Intégration des données du SI avec big data
  • Besoins : acquisition, organisation, analyse.
  • Place de Hadoop et Spark dans une architecture d'intégration
  • Exemples de plateformes d'intégration : Microsoft HDInsight, IBM InfoSphere BigInsights, Oracle Bigdata Appliance.

L'entrepôt / le stockage de données

  • Stockage d'objets
  • Stockage en fichiers distribués
  • Systèmes de fichiers distribués : Hadoop HDFS, Google File System, IBM GPFS, GlusterFS, Lustre.
  • Stockage clé-valeur
  • Systèmes clé-valeur : Amazon DynamoDB, Amazon SimpleDB, Apache Cassandra, Linkedin Voldemort.

Méthodes d'analyse et de visualisation

  • La Data Visualisation
  • La Data Discovery
  • Le self-service BI
  • Les nouveaux enjeux
  • Marchés mouvants et volatiles
  • Accélération du cycle de décision
  • Populations métiers plus matures
  • Intégration avec le Big Data
  • Que visualiser ?
  • Exploration de données.
  • Performance de modèles.
  • Prédictions des modèles.
  • Comment visualiser ?
  • Types de représentations : courbes, histogrammes, diagrammes 3D ….
  • Statique vs interactif.
  • Outils et technologies
  • La montée du JavaScript.
  • Les solutions du marché
  • Les solutions intégrées aux plateformes Big Data

Etudes de cas

  • Mise en place d'une architecture Big Data orientée analyse des données et visualisation

Sessions

Filtrer les résultats

36 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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