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Formation - Big Data - L'essentiel

De la technologie aux usages du Big Data

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  • Fondamental
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PRESENTIEL OU CLASSE A DISTANCE
Référence
SEM34

Durée
2 jours (14 heures)
certificat optionnel

Prix
1 590,00 €  HT

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SEM34

Durée
2 jours (14 heures)
certificat optionnel

Forfait intra - En savoir plus
3 660,00€ HT
(Prix pour un groupe de 12 personnes max)

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Le Big Data s'installe désormais dans le paysage des solutions de traitement des données massives. Il permet effectivement, grâce à la maîtrise des informations et des données, d'optimiser la performance opérationnelle de l'entreprise et ainsi de renforcer ses avantages concurrentiels. Si pour certains d'entre nous, le Big Data reste un concept imprécis, pour d'autres, il ouvre donc déjà la voie à de nombreuses applications. Ce séminaire apporte un éclairage sur les usages et les technologies associées au Big Data. Il répond aux questions de son exploitation au sein de l'entreprise ou sous la forme externalisée de Cloud DaaS (Data as a Service).

Cette formation prépare au test DiGiTT.
Cette formation entre en jeu dans le cursus de certification DiGiTT.
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Pour qui ?

A qui s'adresse cette formation ?

Pour qui

  • Responsables de la DSI s'interrogeant sur les apports et le déploiement du Big Data
  • Chefs de projets, Responsables de métiers et consultants souhaitant aborder les projets
  • Toute personne impliquée dans la réflexion et l'étude du Big Data

Prérequis

  • Connaissances sommaires en informatique
Programme

Le programme

1 - Exemples d'usage pertinent du Big Data

  • Réseaux : Google, Twitter, Youtube...
  • Gestion des clients (CRM) : Vue 360° des clients / Multicanal
  • Sécurité informatiques (étude de logs) : identification des tentatives d'attaques
  • Analyse des logs d'Internet (Web)
  • Profiling d'individus : ADN numérique
  • Compréhension des usages chez les géants de l'Internet et dans les entreprises
  • Synthèse des critères de succès d'un projet Big Data et des causes d'échec

2 - Définition commune du Big Data selon les grands acteurs du marché

  • Caractéristiques techniques des 3V de Gartner (Vélocité, Variété et Volume) et les variantes (Véracité, Valeur, Validité...)
  • Collecte et traitement des données structurées, semi-structurées et non-déstructurées
  • Transformation des données en informations
  • Création de la valeur à partir des données / Exemple de monétisation
  • Exemple de processus : gestion des données en cycles, de l'acquisition à la gouvernance

3 - Introduction aux architectures des solutions de calcul distribué du Big Data

  • Principe
  • Scalabilité horizontale et verticale / Rupture technologique
  • Architecture de cluster et composants économiques
  • Traitement parallèle des données
  • Enjeux de sécurité des architectures distribuées, lors de l'intégration dans le système informatique des entreprises

4 - Technologies de référence du Big Data à connaître

  • Traitement des données par les superordinateurs ou noeuds/clusters (Hadoop)
  • Usage des architectures existantes : avantages et inconvénients
  • Stockage et traitement des données dans le Data Lake : précautions à prendre
  • Différents types de base des données NoSQL
  • Hadoop : un modèle de traitement distribué du Big Data adopté par les grands acteurs de l'informatique : HDFS, YARN, MapReduce...
  • Ecosystème de Hadoop : Pig, Flume, Zookeeper, HBase, Oozie...
  • Analyse de données : 4 types d'analytique
  • Machine Learning / Intelligence artificielle pour l'analytique

5 - Approches de déploiement du Big Data

  • Déploiement sur site : définition des objectifs, choix des solutions d'analyse et d'intégration, présentation des informations / revue des fournisseurs de composants Big Data
  • Déploiement sur site en version distribuée
  • Déploiement dans les plates-formes Cloud Big Data
  • Précautions à prendre (métriques de qualité, système fermé ...)
  • Difficultés techniques à anticiper
  • Validation de la pertinence d'une plate-forme

6 - Synthèse des plates-formes Cloud public du Big Data Analytiques

  • IBM Analytics
  • Amazon Web Services
  • Google Cloud Platform
  • Microsoft Azure
  • Points communs et différents entre les plates-formes Big Data

7 - Qualité des données

  • Bonne pratique internationale de gouvernance des données
  • Qualification des données (temporel, contextuel, liens aux autres données...) / cadres juridiques, formats ouverts et propriétaires
  • Enrichissement avec l'Open Data / WiKiData

8 - Sécurité des données et confidentialité du Big Data

  • Règlementation RGPD à respecter
  • Recommandation des bonnes pratiques de l'organisme international CSA (Cloud Security Alliance) pour le Big Data
  • Panorama des moyens techniques de sécurité des données et d'accès au Datacenter (cryptage et DLP : Data Lost Prevention...)
  • Recommandations de sécurité dans la manipulation des données
  • Recours aux technologies d'IA/ML et Cybersécurité

9 - Impacts du Big Data à anticiper

  • Évolution des données (Internet des objets, mobilité...)
  • Remise en question des bonnes pratiques actuelles
  • Impacts sur les compétences des équipes informatiques en place
  • Nouveaux métiers (Data Scientist, Data Steward...) et compétences nouvelles à acquérir
  • Rôle de la DSI et de la Direction Numérique face à la montée du Big Data et des activités digitales de l'entreprise
Objectifs

Les objectifs de la formation

  • Comprendre le concept du Big Data et mesurer ses apports
  • Connaître l'écosystème du Big Data et appréhender les technologies associées
  • Savoir anticiper son intégration dans les activités informatiques de l'entreprise
  • Être en mesure de l'exploiter dans le respect des règles de sécurité et de confidentialité
Points forts

Les points forts de la formation

  • Un panorama détaillé des acteurs et solutions du marché du Big Data.
  • L'expertise d'un consultant en avance de phase sur le sujet et fréquemment impliqué dans la définition et la mise en oeuvre de projets Big Data.
  • Le partage d'une vision objective des apports et limites du Big Data.
  • Cette formation prépare à la certification DiGiTT. L'examen se déroule en ligne en français et dure environ 90 minutes.
  • 96% des participants à cette formation se sont déclarés satisfaits ou très satisfaits au cours des 24 derniers mois.

Qualité des formations

ib - groupe Cegos est certifié Iso 9001 et Qualiopi.

Dates et villes

Mise à jour le 09/12/2022

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