Big Data : état de l’art

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1050€

945€HT/ personne

1 jours (7 heures)

Interentreprises

­Paris

Disponible en intraentreprise pour former votre équipe.

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
  • Evaluer les impacts sur l’organisation de l’entreprise

 

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

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