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CentraleSupélec Exed

Executive Certificate Big Data pour l'entreprise numérique

Certification / expertise

20 jour(s)

12290 € HT

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.
Module 2 : Aspects juridiques et protection des données :

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.
Module 3 : Sécurité et Big Data :

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.
Module 4 : Stockage des données :

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.
Module 5 : Traitement distribué :

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.
Module 6 : Analyse de données & Big Data, confess your data :

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.
Module 7 : Cadrage et management de projet 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.
A ces modules s’ajoutent des retours d’expérience d’industriels du domaine sous forme de webinars qui pourront être suivis en ligne avec une séance de questions et réponses, ou de manière différée. Des cas d’utilisations variés seront abordés tels que la connaissance client, la publicité ciblée ou le monitoring des réseaux sociaux à des fins de gestion de réputation ou de sécurité, les smart grids ou encore l’amélioration de la santé, ainsi que des aspects technologiques comme le In-Memory Analytics ou les technologiques sémantiques pour lier les données.

 

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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

Du 05/03/2018 au 08/10/2018

Centre

CentraleSupélec Exed
3 rue Joliot Curie
91192 Gif sur yvette cedex


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En résumé

CPF

Éligible

Objectif

Certification / expertise

Durée

20 jour(s)

Coût

12290 € HT

Modes d'enseignement

En école ou centre de formation

Type d'établissement

École d'ingénieurs

Domaine secondaire

Gestion d'entreprise

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