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Capgemini Institut
Big Data : L'état de l'art
Certification / expertise
14 heure(s)
2005 € HT
Organisme privé de formation continue
Consultez le site de l'organisme
Objectifs
- Guider le responsable SI et les responsables métiers 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 en rapport direct avec les métiers.
- Data Engineering, Data Science, Machine Learning, Iot.
- 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 de nouveaux métiers et gouvernance.
Public visé
Directions informatiques et directions métiers (Marketing, Commerciale, Innovation, etc.).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.
- 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 ?
- Comment travailler conjointement entre une direction Métier et la DSI ?
- 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.
- 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 ?
- 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, où en sont les entreprises ?
- 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.
- Hadoop : Description et évolutions.
- 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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Les prochaines sessions
Centre
Capgemini Institut
24, rue du Gouverneur Général Eboué
92136 Issy les moulineaux cedex
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Prochaine session le 20/05/2019 à Paris
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Prochaine session le 11/02/2019 à Rennes
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- Apprendre les bases de Python - Maîtriser les principales bibliothèques de Python -...
Prochaine session le 11/02/2019 à Rennes
En résumé
Objectif
Certification / expertise
Durée
14 heure(s)
Coût
2005 € HT
Modes d'enseignement
En école ou centre de formation