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CentraleSupélec Exed
Executive Certificate Big Data pour l'entreprise numérique
Certification / expertise
20 jour(s)
Consulter l'organisme
Éligible CPF
Objectifs
- COMPRENDRE les enjeux des Big Data.
- IDENTIFIER les opportunités à travers l’open data et les cas d’usage métiers.
- ACQUÉRIR le vocabulaire lié à cet écosystème complexe.
- ADAPTER la stratégie d’entreprise.
- MAÎTRISER les enjeux juridiques et liés à la protection des données.
- IDENTIFIER les enjeux en matière de sécurité.
- ACQUÉRIR les technologies des Big Data (acquisition et stockage des données, traitement distribué, analyse de données à large échelle).
- MAÎTRISER les technologies par des études de cas concrètes.
- CONCEVOIR un projet Big Data.
Public visé
- Directeurs/chefs de projet.
- Managers des systèmes d’information.
- Experts en business intelligence.
- Ingénieurs de recherche et développement.
- Consultants techniques.
- Consultants business Intelligence.
- Data miner.
- Data scientist.
- Chef mathématique officer.
Programme
Module 1 : Enjeux, perspectives et panorama des Big Data :Comprendre les enjeux et opportunités induits par les big data.
Identifier les outils techniques permettant l’acquisition, le stockage et l’analyse de données à grande échelle.
Adapter la stratégie d’entreprise :
- Enjeux et opportunités.
- Cas d'usage des Big Data et sucess stories.
- Panorama des techniques de stockage, de traitement distribué, d'analyse et de visualisation (bases de données NoSQL, Map Reduce, Spark, classification non supervisée, modèles prédictifs).
- Aspects méthodologie : Comment concevoir et gérer un projet Big Data.
- Impact sur la stratégie d'entreprise.
- Etudes de cas.
Développer une vision globale des risques, des recours et des outils.
Connaître le droit applicable.
Maîtriser les techniques contractuelles et les bonnes pratiques en matière d’organisation, de gouvernance et de gestion d’un projet Big Data :
- Le Big Data et le droit.
- La réglementation applicable.
- Les apports.
- La protection des données et des bases de données dans le cadre d'un projet big data.
- Big Data et sécurité.
Identifier les principaux risques touchant les solutions de traitement des données massives.
Comprendre comment mettre en œuvre une politique de sécurité pour traiter les risques.
Comprendre les principales solutions techniques de base pour se protéger des risques :
- Introduction à la sécurité des systèmes d'information.
- Risques et menaces.
- Management de la sécurité des systèmes d'information.
- Solutions.
Comprendre les technologies liées au stockage des données.
Comprendre les bases de données NoSQL.
Maîtriser les outils techniques permettant le stockage de données à grande échelle.
Être en mesure de mettre en œuvre des cas pratiques :
- Rappels sur le relationnel et le décisionnel.
- Principes de bases NoSQL : Du relationnel au NoSQL, architecture distribuée.
- Panorama des bases NoSQL : Modèles clé-valeur orientés colonne et orientés documents (Redis, MongoDB, CouchDB, Cassandra, Hbase).
- Base de données graphes.
- Etudes de cas.
Comprendre les outils techniques permettant les calculs distribués à grande échelle.
Comprendre les systèmes de gestion de flux de données et leur traitement en temps-réel.
Être en mesure d’utiliser ces outils :
- Calcul distribué.
- Principe de Map/Reduce.
- Hadoop.
- Développement de programmes Hadoop.
- L'écosystème Big Data.
- Spark.
- Etude de cas.
Comprendre quelles sont les techniques de base de l’analyse de données et savoir à quels types de questions elles peuvent répondre.
Maîtriser la mise en oeuvre de ces techniques via des logiciels courants du domaine et des études de cas :
- Outils et techniques nécessaires aux méthodes de l'analyse de données et au machine learning.
- Acquisition et préparation des données.
- Techniques prédictives : Régressions, arbres de décision, forêts aléatoires, SVM, réseaux de neurones.
- Evaluation des modèles prédictifs.
- Techniques exploratoires : ACP, AFC, clustering.
- Outils spécifiques pour les Big Data.
Maîtriser l’ensemble des concepts, des fondamentaux du cadrage et du management de projets « Big Data » ; incluant innovations métiers, recherche en statistiques prédictives et nouvelles technologies :
- Cadrer les use cases big data; identifier les nouvelles données ; définir l'intégration des modèles prédictifs dans les processus métiers.
- Comprendre les spécificités des projets de valorisation des données, incluant des volumes et des structures de données inhabituels.
- Piloter et maîtriser les risques des projets d'exploration des données.
- Construire et organiser une équipe de data science pluridisciplinaire.
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J'accepte que mes coordonnées soient transmises à CentraleSupélec Exed afin que l'organisme ou l'école puisse me contacter.
Les prochaines sessions
À Paris
De l'année 2019 à 2020
Centre
CentraleSupélec Exed
3 rue Joliot Curie
91192 Gif sur yvette cedex
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De l'année 2019 à 2020 à Paris
En résumé
CPF
Éligible
Objectif
Certification / expertise
Durée
20 jour(s)
Coût
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Modes d'enseignement
En école ou centre de formation