Big Data : l’état de l’art
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LE MOT DE L’INTERVENANT
Big Data, l’état de l’art est un séminaire de référence pour...
Big Data, l’état de l’art est un séminaire de référence pour comprendre quels sont les mythes et les réalités des projets de Big Data Analytics qui réussissent dans les organisations françaises et internationales. En deux jours, vous saurez quelles directions prendre et tracer une route pragmatique pour réussir vos projets. Du Data Lake au Data Lab, le Big Data agrège de très nombreuses facettes. Apparu sur le marché dans les années 2000, il est toujours l’un des sujets les plus tendances auprès des directions informatiques et des directions métiers.
NOUVEAU
Disponible en distanciel
Prochaine session : 18-19 MARS 2021
Depuis plus de dix ans Big Data s’est imposé comme l’une des innovations majeures des Systèmes d’Information, à la fois sur les plans métiers, fonctionnels et technologiques. Il s'agit aujourd'hui de ne plus en rester à l'innovation mais d'aller dans l'implémentation.
Big Data est écosystème riche et complexe que les DSI et Directions Métier doivent maîtriser conjointement pour accompagner la transformation Data des entreprises. Au travers de nombreux retours d'expériences, cas concrets et mises en pratique, ce séminaire guide vers la création de valeur à partir des Big Data et répond aux préoccupations de mise en œuvre d’une stratégie Big Data :
- Qu'entend-t-on par Big Data aujourd'hui, comment aller au-delà du mot clé ?
- Déploiement sur site ou déploiement sur le Cloud : avantages et inconvénients.
- Amazon Web Services, Google, Microsoft : Les plateformes Cloud de « Big Data as a service ».
- Intelligence Artificielle, comment avoir une synergie entre les deux domaines ?
- Data Science, DataViz, Machine Learning : les compétences et technologies à maîtriser pour l'exploitation des données.
- Modélisation, architecture, conception : les outils et les meilleures pratiques du marché.
- Architectures distribuées, In-Memory, MPP, NoSQL, NewSQL, Time Series DBMS, Graph : les technologies à mettre en place.
- Hadoop, Cassandra, MongoDB, Spark, Kafka… : comment tirer parti des évolutions technologiques ?
- RGPD, règlement e-privacy, Anonymisation, Privacy by Design : Comment utiliser la technologie pour conserver les performances tout en restant en conformité ?
- Comment mener un projet Big Data, en tenant compte de l’innovation technologique et des tendances du marché ?
- Des nouveaux métiers apparaissent sur le marché : DataOps, DataSteward… Quel avenir pour nos métiers historiques ?
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Big Data, quelles opportunités pour l'entreprise ? |
Quel Big Data pour l'entreprise ?
Rôle de la DSI dans le Big Data
Création de valeur à partir des données
Business intelligence ou Big Data |
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Le stockage des Big Data |
Technologies de stockage distribué
Manipulation et extraction des données
Le transactionnel Big Data NoSQL et NewSQL
Les bases de données Séries Temporelles
La révolution Cloud, le stockage vu comme moins limitant
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Les architectures Big Data |
Le fondement des architectures Big Data
Panorama des solutions Big Data sur site
Panorama des nouvelles solutions Big Data Cloud : vers une vision plateforme Analytics
Typologie des architectures Big Data
Trois cas d'usages classiques
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Le traitement et l'analyse des Big data |
Ce chapitre synthétise, de façon accessible, les techniques d’analyse des données indispensables au Big Data. Le cadre juridique des données : RGPD
Visualisation des données à valeur ajoutée
Evolutions du Data Mining vers le Machine Learning
Machine Learning en environnement parallèle
Intelligence Artificielle et Big Data comment les mettre en place conjointement
Fondamentaux du traitement de données Big Data
Sources de données publiques et privées
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La méthodologie pour un projet Big Data |
Le cadrage des projets Big Data
Le management des projets de Big Data
L’organisation des projets Big Data
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