| Référence | F174154 |
| Prix par personne en présentiel ou distanciel | 1100 € |
| Session ouverte | A partir de 2 personnes |
| Intra-entreprise | Nous consulter |
Public concerné : Décideurs informatiques et DSI, développeurs ayant à participer à un projet Data Science.
Durée : 2 jours
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 ?
Objectifs : Définir clairement le Big Data et ses potentiels pour les entreprises demain Expliquer les origines, les concepts nouveaux, les différences avec les SI traditionnels. Aborder les méthodologies et les compétences que le Big Data implique.
Prérequis : Aucun
Méthodes et moyens pédagogiques : Formation réalisée en présentiel ou en distanciel (Choix à définir). Exposés, cas pratiques, synthèse. Matériel : 1 poste par stagiaire, vidéoprojecteur, tableau.
Support de cours fourni à chaque stagiaire.
Modalités de suivi et d’évaluation : 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. Feuille de présence émargée par demi-journée par les stagiaires et le formateur. Attestation de fin de formation.
Informations pratiques : Accessibilité , modalités et délais d’accès
Contenu de la formation
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 donnée :
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) ?
Comment cadrer et suivre mes projets Big Data ?
Comment accompagner les métiers ?
Nos retours d’expérience