Dernière mise à jour le 22/10/2024
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
- Comprendre le concept du Big Data Être capable d'identifier l’écosystème et comprendre les technologies associées
- Savoir anticiper son intégration dans les activités informatiques de l'entreprise
- Être en mesure de l'exploiter dans le respect des règles de sécurité et de confidentialité
Public visé
- Responsables de la DSI s'interrogeant sur les apports et le déploiement du Big Data Chefs de projets,
- Responsables de métiers et consultants souhaitant aborder les projets
- Toute personne impliquée dans la réflexion et l'étude du Big Data
Pré-requis
Connaissances sommaires en informatique
Programme
EXEMPLES D'USAGE PERTINENT DU BIG DATA
Réseaux sociaux : Google, Twitter, Youtube
Gestion des clients (CRM) : Vue 360° des clients / Multicanal
Sécurité informatiques (étude de logs) : identification des tentatives d'attaques
Analyse des logs d'Internet (Web)
Profiling d'individus : ADN numérique
Synthèse des critères de succès d'un projet Big Data et causes d'échec
DÉFINITION COMMUNE DU BIG DATA SELON LES GRANDS ACTEURS DU MARCHÉ
Caractéristiques techniques des 3V de Gartner (Vélocité, Variété et Volume) et les variantes (Véracité, Valeur, Validité…) Collecte et traitement des données structurées, semi-structurées et non-déstructurées
Transformation des données en informations
Création de la valeur à partir des données / Exemple de monétisation
Exemple : gestion des données en cycles, de l'acquisition à la gouvernance
TECHNOLOGIES DE RÉFÉRENCE DU BIG DATA À CONNAÎTRE
Stockage des données à traiter : fichiers, blocs et objets
Différents types de base des données NoSQL (Not Only SQL)
Architecture de cluster et composants économiques
Traitement parallèle des données (Grid)
Hadoop : un modèle d'open source du Big Data adopté par les grands acteurs de l'informatique (IBM, Oracle, Microsoft, Amazone, EMC, Google...)
Principaux composants d'Hadoop : HDFS (Hadoop Distributes File System), MapReduce ...
Ecosystème et technologies associées à Hadoop : Pig, Flume, Zookeeper, H-BASE, Lucine, Hive, Oozie, Cassandra, Machine Learning...
Exemple de traitement en temps réel : traitement des données à la volée (Data Streaming)
Analyse de données (Data Analytics et Business Intelligent)
INTRODUCTION AUX ARCHITECTURES DES SOLUTIONS DE CALCUL DISTRIBUÉ
Stockage objets (pas de verrouillage de fichier dans la cadre des multiutilisateurs)
Serveurs NoSQL et HDFS (Fichiers distribués)
Scalabilité horizontale
Enjeux des architectures distribuées selon l'organisme
CSA (Cloud Security Alliance) dédié au Big Data : Sécurité, gestion des données en grandes quantités
Limitations en termes d'usages (Analytiques)
Impacts des choix de technologies et d'architectures sur les usages (traitement des données en batch, temps réel, streaming …)
PLATES-FORMES CLOUD PUBLIC BIG DATA APAAS (DATA AS A SERVICE) À EXPLOITER IBM
Analytics de la plate-forme
Bluemix
Amazone
Web Services (stockage des données et plates-formes d'analytiques)
Google Platform Big Data
Microsoft
Azure
Big Data Points communs et différents entre les plates-formes Big Data
TROIS APPROCHES DE DÉPLOIEMENT DU BIG DATA : SUR SITE ET DANS LE CLOUD DAAS
Causes des nombreux échecs de projets
Big Data selon des cabinets d'étude du secteur
Trois approches de déploiement "sur site" : Hadoop et son écosystème à télécharger, Big Data en versions distribuées et Data a Service Déploiement sur site : définition des objectifs, choix des solutions d'analyse et d'intégration, présentation des informations (Data Visualization) / revue des fournisseurs de composants Big Data
Déploiement sur site en version distribuée : Hortonworks, MapR, Cloudera, IBM
Déploiement dans les plates-formes Cloud Big Data et les précautions à prendre (métriques de qualité)
QUALITÉ DES DONNÉES
Les 11 principales étapes de traitement des données selon les organismes internationaux
Processus de qualification des données (temporel, contextuel, liens aux autres données...) / cadres juridiques (CNIL, usages libres, payants...), formats ouverts et propriétaires
Approche d'enrichissement avec l'Open Data / WiKiData.org
SÉCURITÉ DES DONNÉES ET CONFIDENTIALITÉ DU BIG DATA
Loi européenne et CNIL (protection de la vie privée)
Recommandation des bonnes pratiques de l'organisme international
CSA (Cloud Security Alliance) pour le Big Data Panorama des moyens conventionnels de sécurité des données et d'accès au Datacenter (cryptage et DLP : Data Lost Prevention…)
IMPACTS DU BIG DATA À ANTICIPER
Évolution des données (Internet des objets, mobilité...)
Impacts sur les compétences des équipes informatiques, de DRH, du Management...
Rôle de la DSI face à la montée du Big Data et des solutions numériques
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 : BD003
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
Durée : 14
heures
Délai d'accès :
Jusqu’à 8 jours avant le début de la formation
Prochaines sessions
Handi-accueillante
Accessible aux personnes en situations de handicap.
Pour toutes demandes, contactez notre référente,
Mme Rizlene Zumaglini
Mail : rzumaglini@aston-ecole.com