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Big Data

L'analyse de données en masse !

Découvrez en détails les formations en cliquant sur les intitulés ci-dessous.

Intitulé de la formation

Durée

totale

Référence

ATLAS

Référence

M2i

Enjeux et perspectives du Big Data

14 H

27254

BIG-ENJ

Architecture et infrastructure

35 H

27256

BIG-INFR

Les techniques d'analyse et visualisation

35 H

27259

BIG-TECH

Le développement d'application Big Data et la Data visualisation

35 H

27260

BIG-DEVD

Concevoir et piloter un projet Big Data

14 H

27261

BIG-PROJ

Quels modules suivre ?

Ces 5 modules constituent un cursus complet sur le Big Data.

  • Enjeux et perspectives du Big Data - Pour tous.

- Un projet Big Data est un projet d'entreprise. Pour ce faire il faut sensibiliser et initier l'ensemble des acteurs sur les enjeux et les perspectives Big Data. Un panorama des technologies donne une vision large comme élément de réflexion pour les projets Big Data à venir. 

 

  • Architecture et infrastructure - Pour les administrateurs systèmes, les développeurs, les architectes et chefs de projets techniques, les consultant Business Intelligence.

- Lors de la mise en place du projet, parmi les intervenants, l'équipe système et infrastructure de l'entreprise doit avoir une maîtrise aussi bien des architectures que des infrastructures à mettre en place pour garantir des choix d'architecture cohérents avec le besoin.

Le déploiement doit respecter un niveau de qualité et de performance élevé, en assurant toujours une haute disponibilité.

 

  • Les techniques d'analyse et visualisation - Pour les développeurs, les chefs de projets, les responsables qualité.

- L'infrastructure étant prête, arrive la collecte des données à partir des différentes sources de l'entreprise (ERP, annuaires, applications métiers, CRM, Data Warehouse...), afin de créer des DATALAKE. Cette phase étant communément connue dans le monde de la BI sous l'appellation ETL (Chargement de la donnée). 

La phase d'ingestion des données a comme principal rôle la suppression des doublons et des incohérences de données (usage des techniques du data curation) afin de garantir un référentiel propre pour une visualisation des données.

 

  • Le développement d'application Big Data et la Data visualisation - Pour le Data Scientist.

- Une fois le référentiel disponible, le Data Scientist est invité à adopter un certain nombre d'algorithmes de machine learning  pour analyser la donnée en temps réel (grâce à des outils de Streaming Spark) et la restituer. 

 

  • Concevoir et piloter un projet Big Data - Pour les chefs de projets, les directeurs de projets, les directeurs en système d'information, les Scrum Master, les architectes fonctionnels ou techniques.

- Le chef de projet doit être conscient de la pluridisciplinarité d'un projet Big Data ou les codes et les responsabilités habituelles sont bouleversés. C'est une remise en cause du SI à chaque fois. Maturité des anciens, conflits avec les "nouveaux experts" : tous doivent apprendre à travailler ensemble. Impacts, organisation, risques des projets Big Data.

 

Pour plus d'informations, complétez le formulaire ci-dessous. Votre conseiller M2i Formation vous recontactera très rapidement.