Dernière mise à jour le 21/11/2024

Big Data – Enjeux et perspectives

Informations générales

Type de formation : Formation continue
Domaine : IA, Big Data et Bases de données
Filière : Big Data
Rubrique : Fondamenteaux
Formation éligible au CPF : Non
Formation Action collective : Non

Objectifs & compétences

        • Disposer d'une vision claire du Big Data et de ses enjeux
        • Connaître les concepts sous-jacents
        • Comprendre comment les entreprises les plus avancées, dans tous les secteurs économiques, ont mis en place et tiré profit de projets Big Data
        • Connaitre les informations essentielles pour lancer une initiative Big Data
        • Connaitre l'écosystème, et les principales technologies et solutions associées au Big Data
        • Savoir mesurer les impacts de tels projets sur l'entreprise et son organisation
 

Public visé

Toute personne amenée à participer à un projet Big Data et qui souhaite acquérir les bases du sujet (MOA, Chef de projet, Urbaniste fonctionnel, Responsable de domaine, Développeurs, Analystes...) Futurs Data Scientists, Data Analysts et Data Stewards Cette formation convient également aux spécialistes le la BI souhaitant intégrer une dimension Big Data dans leurs projets BI

Pré-requis

Savoir manipuler un outil bureautique comme Excel et connaitre le fonctionnement d'un système de gestion de base de données (SGBD/R)

Programme

LA DÉFINITION DU BIG DATA
Phénomène Big Data
Définition opérationnelle et commune selon les grands acteurs du marché et les instituts d’étude internationaux Différence entre le Big Data et les systèmes existants de Business Intelligent (BI)  
 
LES ORIGINES DU BIG DATA
Collecte et traitement des données dans le but commercial
Grandes entreprises utilisatrices du Big Data : Google, Facebook, Twitter  
 
LES FACTEURS D'ÉVOLUTION DU BIG DATA
La prolifération des données en provenance des réseaux sociaux, de l'Internet des objets, de l’Open Data...
La diminution des coûts de stockage
L'augmentation des capacités de traitement des solutions éprouvées exploitées par des géants de l’Internet L'avènement du Cloud Big Data (Data as a Service)  
 
LE MARCHÉ BIG DATA
Marché Data au niveau mondial
Évolutions et les acteurs de la chaine de l'offre Big Data Enjeux stratégiques (création de la valeur et d'activités nouvelles)
Opportunités pour les entreprises de services informatiques  
 
LES PRINCIPAUX CAS D'USAGES D'ANALYTIQUES
Description des 4 types d'analytiques fondamentales du Big Data 5 usages populaires du Big Data en entreprise Exemples : Profiling des consommateurs (360° du Client), Sécurité informatique (préventions contre les attaques potentielles), Maintenance préventive des équipements industriels
Fraudes financières, d'aides sociales …  
 
LES FREINS ET LES CHALLENGES DE SÉCURITÉ, JURIDIQUES ET TECHNIQUES
Etat des lieux des projets : échecs et réussites (causes, facteurs clés de succès FCS)
Freins financiers et techniques face aux exigences des solutions de Big Data
Qualification complexe des donnéesCadre juridique (CNIL et PLA (Privacy Level Agreement)), Sécurité des données, et enjeux juridiques (juridiction, corrélation interdite ...)  
 
LES IMPACTS DU BIG DATA SUR L'ENTREPRISE
Performance, Avantages concurrentiels et Modèle économique Chaîne des valeurs, Développement des nouvelles activités... Productivité et Optimisation des dépenses  
 
LES IMPACTS ORGANISATIONNELS
Nouvelle organisation des équipes dans le cadre d'une coopération informatique / domaines d'affaires Impacts sur les équipes en place (compétences en Big Data ...)
Apparition des nouveaux rôles/métiers (data scientists et CDO)
Compétences nouvelles à acquérir  
 
LE PROJET BIG DATA ET LES TECHNOLOGIES FONDAMENTALES DES SOLUTIONS
Méthodologie/démarche de gestion d'un projet Big Data
Calcul du retour sur investissement d'un projet Big Data
Démarches recommandées pour lancer un projet Big Data : les étapes essentielles et les précautions à prendre  
 
BILAN ET PERSPECTIVES
L'état de l'offre : solutions privées installées dans les entreprises et solutions proposées dans le Cloud : AWS, IBM Bluemix, Google, Microsoft Azure ...)
Les perspectives  
 
CONCLUSION
Les démarches recommandées pour lancer un projet Big Data : les étapes essentielles et les précautions à prendre Questions / Réponses
 

Modalités

Jusqu'a 8 jours avant le début de la formation, sous condition d'un dossier d'insciption complet

Méthodes

Fin de formation : entretien individuel.
Satisfaction des participants : questionnaire de satisfaction réalisé en fin de formation.
Assiduité : certificat de réalisation.
Validations des acquis : grille d'evalution  des acquis établie par le formateur en fin de formation.
Code de formation : BD004

Tarifs

Prix public : 1590
Tarif & financement :
Nous vous accompagnons pour trouver la meilleure solution de financement parmi les suivantes :
Le plan de développement des compétences de votre entreprise : rapprochez-vous de votre service RH.
Le dispositif FNE-Formation.
L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
France Travail: sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller Pôle Emploi.
CPF -MonCompteFormation
Contactez nous pour plus d’information : contact@aston-institut.com

Lieux & Horaires

Campus : Ensemble des sites

Durée : 14 heures
Délai d'accès :
Jusqu’à 8 jours avant le début de la formation

Distanciel possible : Oui

Prochaines sessions

Cliquez sur la date choisie pour vous inscrire :

  • Inscription au 12 / 12 / 2024
    : Ensemble des sites
    : Distanciel possible
    : 14 heures
    : 2 jours
Handi-accueillante Accessible aux personnes en situations de handicap. Pour toutes demandes, contactez notre référente, Mme Rizlene Zumaglini Mail : rzumaglini@aston-ecole.com

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      • Connaître les fondamentaux du Big Data, ses origines et ses caractéristiques
      • Comprendre ce qu'est le Data Mining
      • Appréhender les technologies les plus populaires du Big Data
      • Préparer et passer l'examen de certification "Big Data Foundation" de l'EXIN
 

21 heures de formations sur 3 Jours
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        • Savoir utiliser des outils de collecte opensource
        • Être en mesure de choisir la bonne solution de stockage de données au regard des spécificités d'un projet (OLAP, NoSQL, graph)
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