Formation Paradigm4

Programme de notre formation Paradigm4

[Jour 1 – Matin]

Fondations de la plateforme

• Présentation du positionnement de Paradigm4 dans les architectures data orientées analyse et recherche.
• Compréhension des cas d’usage autour des données multimodales et des environnements à grande échelle.
• Découverte des composants fonctionnels de la plateforme et de leur rôle dans le cycle d’analyse.
• Lecture d’ensemble des notions de scalabilité, de collaboration et de reproductibilité.
• Repérage des bonnes pratiques pour structurer un projet analytique sur la durée.
• Atelier pratique : prise en main guidée de l’environnement, identification des espaces de travail et des objets clés.

[Jour 1 – Après-midi]

Modélisation des données

• Principes de structuration des données pour des usages analytiques complexes.
• Organisation des entités, attributs et relations dans une logique orientée exploitation.
• Gestion des jeux de données hétérogènes et des métadonnées associées.
• Introduction aux contraintes de qualité, de cohérence et de traçabilité.
• Préparation des données pour faciliter les requêtes et les analyses futures.
• Atelier pratique : modéliser un jeu de données simple et le préparer pour une exploration analytique.

[Jour 2 – Matin]

Exploration et requêtage

• Construction d’une logique de recherche adaptée à des volumes importants de données.
• Utilisation des mécanismes d’interrogation pour extraire des informations pertinentes.
• Filtrage, agrégation et croisement de données dans un cadre analytique.
• Lecture des résultats et interprétation selon le besoin métier ou scientifique.
• Optimisation des requêtes pour réduire les temps de réponse et améliorer l’efficacité.
• Atelier pratique : écrire et tester plusieurs requêtes pour répondre à un cas d’usage guidé.

[Jour 2 – Après-midi]

Collaboration et gouvernance

• Gestion des accès et des espaces de travail dans un contexte partagé.
• Bonnes pratiques de gouvernance pour sécuriser les données et les usages.
• Traçabilité des traitements et suivi des transformations appliquées aux jeux de données.
• Partage des résultats entre profils techniques et métiers.
• Organisation d’un flux de travail reproductible et exploitable par plusieurs contributeurs.
• Atelier pratique : mettre en place un scénario collaboratif avec partage, suivi et contrôle des données.

[Jour 3 – Matin]

Performance et industrialisation

• Compréhension des leviers d’optimisation pour des traitements plus rapides et plus robustes.
• Choix des méthodes adaptées selon le volume, la structure et la fréquence des analyses.
• Anticipation des besoins de montée en charge et de maintien des performances.
• Structuration des workflows pour faciliter la maintenance et l’évolution.
• Bonnes pratiques pour préparer un usage durable en environnement de production.
• Atelier pratique : analyser un scénario de performance et proposer des améliorations concrètes.

[Jour 3 – Après-midi]

Cas d’usage et synthèse

• Mise en perspective des acquis sur un cas d’usage complet.
• Choix des bons mécanismes selon les objectifs d’analyse et les contraintes de données.
• Validation de la cohérence entre modélisation, exploration et restitution.
• Relecture des points d’attention pour un déploiement maîtrisé.
• Capitalisation sur les bonnes pratiques vues pendant la formation.
• Atelier pratique : réaliser une mini étude de bout en bout, de la donnée brute au résultat exploitable.