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Capgemini Institut
Big Data : L’état de l’art
Certification / expertise
2 jour(s)
1965 € HT
Organisme privé de formation continue
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Objectifs
- Guider le responsable SI vers la création de valeur à partir des données et répondre à ses préoccupations pratiques de mise en œuvre.
- Appréhender les opportunités, les projets réels ; les rôles pour la DSI.
- Data Science, Machine Learning, données des objets connectés.
- Panorama des solutions et des architectures, modélisation des données, intégration au Système d’Information.
- Stockage des Big Data_et Data Lake: stockage distribué, sécurité, infrastructure.
- Traitements des Big Data et Data Lab : MapReduce, machine learning en environnement parallèle, traitements des données non structurées.
- Accès aux données en temps réel : NoSQL, InMemory, NewSQL et streaming Big Data.
- Méthodologie pour un projet Big Data : Cadrage, étapes du projet, organisation et gouvernance.
Public visé
Directions informatiques et directions métiers.Programme
Big Data, quelles opportunités pour la DSI ?Big Data et la performance de l’entreprise :
- Clients, produits, processus, infrastructures: les nouveaux enjeux de performance des entreprises.
- L’analyse des données au service de la performance: comment identifier les nouveaux leviers de performance ?
- En quoi Big Data est un enjeu de performance pour les entreprises et les organisations ?
- Étude de cas réel.
Rôle de la DSI dans le Big Data :
- La DSI comme fournisseur de services IT ou fournisseur de données à valeur ajoutée ?
- Quelles sont les notions de Data Lake, Data Hub et de Data Lab.
- Comment, concrètement, le DSI peut-il saisir l’opportunité Big Data ?
- Quels sont les nouveaux challenges pour la DSI ?
Création de valeur à partir des données :
- Comment identifier les données à valeur ajoutée ?
- Comment tirer profit des données clients, produits ou de suivi ?
- Grille d’analyse de la valeur des données et des objectifs d’analyse.
- Étude de cas.
L’analyse des données :
Ce chapitre synthétise, de façon accessible, les techniques d’analyse des données indispensables au Big Data.
Evolutions du datamining vers le Machine Learning :
- Les principales évolutions du datamining vers le machine learning et le deep learning.
- Le Machine Learning : Arbre de décision, règle d’association, Support Vector Machines.
- Les spécificités du Machine Learning pour le Big Data : Haute dimension, occurrences élevées.
- Les meilleures pratiques pour le Machine Learning : Cross-validation, grid search, semisupervision.
- Domaines d’application privilégiés : Marketing, finance, e-commerce, transport.
Sources de données publiques et privées :
- Quelles sont les sources de données internes, externes, gratuites, payantes à exploiter ?
- Comment exploiter les données des réseaux sociaux? Qu’est-ce que le Data Sourcing ?
- Comment exploiter les données des objets connectés ?
- Comment croiser données publiques et privées ?
Le cadre juridique des données :
- Les données identifiantes et à caractère personnel.
- Les obligations légales des entreprises. Pseudonymisation et anonymisation de facteur k.
- La propriété intellectuelle des données dans le cadre du Big Data.
- L’évolution du cadre légal européen, GDPR.
Visualisation des données à valeur ajoutée :
- Les limites des outils traditionnels d’analyse de données : Excel, BO, etc.
- Comment représenter efficacement des données analytiques ?
- Les outils et composants de visualisation des données Big Data.
Les architectures Big Data :
Le fondement des architectures Big Data :
- Quelles sont les évolutions technologiques qui révolutionnent l’architecture technique ?
- Quelles sont les contraintes techniques ?
- Performance, scalabilité, disponibilité.
- Les caractéristiques d’une architecture Big Data hautement performante.
- Architecture orientée stockage : Hadoop, Spark, MPP.
- Architecture orientée calcul : Grid Computing, GPU, Many core.
- Architecture orientée temps réel : NoSQL, NewSQL.
- Architecture orientée évènementiel : CEP, ESP, Storm, Flink.
- Comment positionner un système Big Data dans le SI ?
- Composants Big Data: Data Lake, Data Lab, Data Hub?
- Qu’est ce que la Lambda Architecture ?
- Déploiement physique, appliance ou cloud Big Data ?
Le stockage des Big Data, le Data Lake :
Technologies de stockage distribué :
- La technologie HDFS : Principes et fonctionnement.
- La granularité de cohérence des données : Les différents niveaux de cohérence.
- Quel dimensionnement ? Serveurs, RAM, CPU, disques, réseau.
- Outils de requêtage et de traitement Hadoop MapReduce.
- Performance et limites du MapReduce.
- Manipulation interactive : Impala, SparkSQL, MPP, Vertical distribué.
- Les principales bases NoSQL: Cassandra, MongoDB, Redis Neo4j
- Traitements analytiques en temps réel ? Fusionner Big Data et Fast Data
- Panorama des solutions NewSQL : VoltDB, Clustrix, Aerospike.
Le traitement des Big Data, le Data Lab :
Programmation parallèle MapReduce :
- Fondamentaux du traitement MapReduce.
- Fonctionnement MapReduce dans Hadoop.
- Points de vigilance et administration.
- Les contraintes de parallélisme des algorithmes de Machine Learning.
- Les librairies de Machine Learning: Spark MLlib, Mahout, Hama, Scikit Learn, R.
- Étude de cas.
- Les types de données non structurées : Message, document, semi-structuré.
- Les principes de l’analyse sémantique : Sentiment, univers, corrélation.
- Les principes de l’analyse des images pour le Machine Learning.
- Étude de cas.
La méthodologie pour un projet Big Data Analytics :
Le cadrage des projets Big Data :
- Les différentes facettes à cadrer des projets.
- Comment intégrer l’incertitude au Business Case projet ?
- Comment estimer le budget et le délai d’un projet Big Data Analytics ?
- Une approche projet nécessairement agile.
- Comment manager un projet Big Data ?
- Les étapes d’un projet Big Data phase par phase.
- Quelle gouvernance pour le Big Data?
- Les différentes formes d’organisation. Retours d’expérience.
- Comment recruter et organiser la montée en compétences des équipes.
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Capgemini Institut vous rappellera pour préciser vos besoins et vous proposer un devis.
Les prochaines sessions
Centre
Capgemini Institut
24, rue du Gouverneur Général Eboué
92136 Issy les moulineaux cedex
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En résumé
Objectif
Certification / expertise
Durée
2 jour(s)
Coût
1965 € HT
Modes d'enseignement
En école ou centre de formation