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Notions fondamentales Décisionnel / Big Data
Formation à distance : BigData, l’essentiel en 1 jour
Objectif
A l’issue de la formation, le stagiaire sera capable d’intégrer efficacement dans une stratégie d’entreprise les enjeux organisationnels et techniques du Big Data, en disposant d’une vue d'ensemble de son écosystème.
Certifications
Avoir des connaissances de base des architectures techniques et du fonctionnement d’un système de gestion de base de données (SGBD).
Moyens pédagogiques
Réflexion de groupe et apports théoriques du formateur
Travail d'échange avec les participants sous forme de réunion-discussion
Utilisation de cas concrets issus de l'expérience professionnelle
Validation des acquis par des questionnaires, des tests d'évaluation, des mises en situation et des jeux pédagogiques.
Remise d'un support de cours.
Moyens techniques
Accueil des stagiaires dans une salle dédiée à la formation, équipée d'ordinateurs, d'un vidéo projecteur d'un tableau blan et de paperboard.
Modalités d'évaluation
Feuille de présence signée en demi-journée,
Evaluation des acquis tout au long de la formation,
Questionnaire de satisfaction,
Attestation de stage à chaque apprenant,
Positionnement préalable oral ou écrit,
Evaluation formative tout au long de la formation,
Evaluation sommative faite par le formateur ou à l'aide des certifications disponibles
Modalités distance
A l'aide d'un logiciel comme Teams, Zoom etc... un micro et éventuellement une caméra pour l'apprenant,
suivez une formation en temps réel et entièrement à distance. Lors de la classe en ligne, les apprenants interagissent et comuniquent entre eux et avec le formateur.
Les formations en distanciel sont organisées en Inter-Entreprise comme en Intra-Entreprise.
L'accès à l'environnement d'apprentissage (support de cours, labs) ainsi qu'aux preuves de suivi et d'assiduité (émargement, évaluation) est assuré.
Profil formateur
Nos formateur sont des experts dans leurs domaines d'intervention
Leur expérience de terrain et leurs qualités pédagogiques constituent un gage de qualité.
Accessibilité
Les personnes atteintes de handicap souhaitant suivre cette formation sont invitées à nous contacter directement, afin d'étudier ensemble les possibilités de suivre la formation.
Directeurs SI, Responsables SI, Chefs de projets, Architectes, Consultants ou toute personne amenée à participer à un projet Big Data ...
Compte personnel de formation
La formation n'est pas compatible avec le Compte personnel de formation
Sessions inter-entreprises
La formation est compatible avec l’organisation en session inter-entreprises
Programme de la formation
Découvrir les principaux concepts du Big Data
- Besoins fonctionnels et caractéristiques techniques des projets
- Concepts clés : ETL / ELT (Extract Transform Load), CAP, 3V, 4V
- Données non structurées et semi-structurées
- Positionnement des technologies Cloud, Big Data et NoSQL : liens et implications
- Atelier : Amazon Rekognition, Polly, EMR
Appréhender les avantages et les contraintes du Big Data
- Calcul distribué et gestion des données non structurées
- Valorisation des données : prédictif, Machine Learning
- Atelier : Cas d'utilisation – quand utiliser le Big Data
Comprendre les enjeux économiques du Big Data
- Moteurs de recherche, méthodes d’indexation
- Recherche dans des bases volumineuses : Elasticsearch, SolR
- Lacs de données et caractéristiques NoSQL
- Calcul distribué et analyse avancée
- Machine Learning et Intelligence Artificielle
- Nouveaux métiers : Data Scientist, Data Engineer, Data Labs
- Atelier : Comparaison du fonctionnement de grands acteurs du Big Data
Connaître l’écosystème du Big Data et les technologies associées
- Acteurs, produits et cycle de vie des projets Big Data
- Systèmes de fichiers distribués : GFS, HDFS, Ceph
- Bases de données : Redis, Cassandra, DynamoDB, Accumulo, HBase, MongoDB, BigTable, Neo4j
- Modes et formats de stockage : clé/valeur, document, colonne, graphe
- Élasticité et stockage réparti
- Données structurées et non structurées : XML, JSON, CSV, images, documents
- Stockage distribué : réplication, sharding, gossip, hachage
- Principe du schemaless et clés de distribution
- Atelier : Construction d’une architecture Big Data adaptée à un cas d’utilisation
Savoir anticiper l’intégration du Big Data dans l’entreprise
- Nouveaux métiers : Data Scientist, Hadoop Scientist, CDO
- Intégration avec outils statistiques et Big Data
- Traitement temps réel : Kafka, Spark Structured Streaming, Storm
- Traitement batch : Hadoop, Spark
- Data Science : R, SAS, RStudio
- Outils de visualisation : Tableau, QlikView
- Restitution et analyse : Logstash, Kibana, Elasticsearch, Zeppelin
- Atelier : Démonstration d’un ETL SQL / Hadoop
Prendre en compte la sécurité et la confidentialité des données
- Rôle de la DSI et gouvernance des données
- Qualité, fiabilité, durée de validité et sécurité des données
- Aspects législatifs : stockage, conservation, traitements, commercialisation
- Atelier : Problématiques de réplication inter-régions et aspects juridiques (droits d’exploitation, propriété intellectuelle)
