Formation Big Data : État de l’art
| 1790€ HT / personne |
| 2 jours (14 heures) |
Présentation
Le Big Data s’impose comme l’une des évolutions majeures des systèmes d’information, par l’accroissement important des données dans les entreprises et les organismes publics, à la fois sur les plans métiers, fonctionnels et technologiques. Avec un tel potentiel déjà présent au sein des structures, ce n’est pas un hasard si c’est l’un des sujets les plus tendance des directions informatiques et des directions métiers : mais faut-il encore y trouver votre valeur ! C’est ce que nos experts vont tacher de vous transmettre et de vous faire découvrir.
Du Data Lake au Data Lab, l’univers du Big Data est un écosystème riche et complexe que les DSI et Directions Métier se doivent de maîtriser pour accompagner la transformation data des entreprises.
Dans ce séminaire vous découvrirez l’état de l’art du Big Data afin de donner une vision stratégique pour votre entreprise, grâce à des exemples concrets mis en application par nos consultants issus du terrain. En deux jours, vous saurez quelles directions prendre et établir une roadmap pour vos équipes pour les prochaines années.
Objectifs
- Comprendre les principaux concepts du Big Data
- Identifier les apports du Big Data
- Évaluer les impacts sur l’organisation de l’entreprise et anticiper son intégration
- Découvrir les avantages et les limites du Big Data
- Connaître les enjeux économiques du Big Data
- Comprendre l’écosystème du Big Data ainsi que les technologies associées
- Considérer la sécurité et la confidentialité des données
Public visé
Managers, Responsables projets, Directeurs techniques, Chefs de projets, Développeurs, Architectes
Pré-requis
Culture générale approfondie dans l’IT.
Programme du Séminaire BigData
Découvrir où la data peut aider
- Le Document de Stratégie Data
- Le Framework d’analyse de la valeur attendue
- La Matrice de confusion
- La Matrice coût opportunité
- Calcul de lift
- La matrice d’analyse impact / complexité
- L’analyse de la chaîne de valeur
Démystification du Machine Learning
- Principes fondamentaux des algorithmes de ML
- Apprendre à diagnostiquer et évaluer le travail de data-scientist
- Exploration algorithmique, une exploration e l’intérieur, sans formule mathématique :
- Régression linéaire pénalisée
- Des arbres aux forêts, boosting
- Réseaux neuronaux et deep learning
- Décoder le travail d’un data-scientist et gérer un projet data
- Écosystème big data
Introduction à la Data Visualisation
- Concepts de la datavisualisation
- Règles de Tufte
- Présentation d’exemple
- Historiques
- Modernes
- Listing des technologies
- Web
- Programmative
Environnement technique Big Data
- Notion de réseaux
- Routeurs, ports, serveurs, ssh
- Présentation de l’écosystème Hadoop
- Émergence de Spark comment remplaçant d’Haddop
- Présentation des composants d’une infra moderne
- Exemple d’une architecture d’une site web, et récolte de logs que Kafka
Gestion de projets data
- Les écueils fréquents
- « Back to the feature »
- Restituer un résultat compréhensible par le métier
- Gestion Scrum
GDPR (RGPD)
- Histoire de la CNIL
- Les réglementations
- L’évolution des normes
- La modification du marché
- Le droit des données à l’étranger
- Amérique VS Europe
- Harmonisation des politiques européennes
- le RGPD
- Enjeux
- Application
- Sanctions
Langues et Lieux disponibles
Langues
- Français
- Anglais / English
Lieux
-
France entière
- Paris
- Lille
- Reims
- Lyon
- Toulouse
- Bordeaux
- Montpellier
- Nice
- Sophia Antipolis
- Marseille
- Aix-en-Provence
- Nantes
- Rennes
- Strasbourg
- Grenoble
- Dijon
- Tours
- Saint-Étienne
- Toulon
- Angers
-
Belgique
- Bruxelles
- Liège
-
Suisse
- Genève
- Zurich
- Lausanne
-
Luxembourg
Témoignages
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Courte durée
Thématiques nouvelles
Formateurs sympathiques !
Formation non adaptée à un statistictien
Pas de pratique
Pas d’énonciation des objectifs de la formation
Je ne recommanderai pas cette formation à mes collègues statisticiens car bien qu’intéressants, les sujets sont trop difficiles d’accès.
interactivité
Bonne mise en évidence et explication des problématiques liées à BIG DATA
Peu de pratiques concrets .
RAS
RAS
La disponibilité des formateurs, le partage de connaissances et d’expérience des formateurs
Cette formation est très pointue et n’étant pas informaticien, j’ai eu beaucoup de mal à comprendre certaines parties de cette formation. Ce point n’est cependant pas du fait des formateurs mais plutôt du fait que je ne suis pas le public cible.
Par ailleurs, le fil rouge de la journée ne me semblait pas très clair. Les formateurs pourraient peut-être davantage expliciter l’organisation de la journée de formation et le lien entre les différents chapitres.
Cette formation ne me semble pas destinée à un public de statisticiens mais davantage à des informaticiens. Cependant, j’ai trouvé extrêmement intéressant les éléments que j’ai pu comprendre.
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Formateur compétent et ouvert au question adaptant le sujet en fonction de celles-ci.
S’adapte en fonctions des uses cases proposé aussi
Formation assez courte sur un sujet qui est quand même assez vaste, une journée est vraiment peu abordé tout les concepts proposés.
Potentiellement sur de la programmation, devops ou big data / data science/ ML
Je recommande la formation
Le partie pratique suite à la partie théorique générale.
Peut être une formation plus avancée après une période de pratique et mise en place des premiers quelques projets.
Le contenu est riche et permet donc d’acquérir les concepts de base pour aborder nos futurs projets.
Des intervenants qui sont très calés dans leurs domaines.
Partie pratique très intéressant
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