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Objectifs pédagogiques / Compétences visées

  • Identifier l'ensemble des enjeux et facteurs à prendre en compte pour réussir l'intégration du Big Data dans la vision large du SI
  • Evaluer et sélectionner les outils appropriés dans le cadre d'un plan de mise en oeuvre du Big Data.

Niveau requis

Avoir une bonne connaissance de l'environnement de projet SI.

Public concerné

Architectes fonctionnels, chefs de projets, directeurs de projets, consultants SI.

Programme

Introduction

  • Introduction au Big Data : de quoi s'agit-il ?
  • Perspectives offertes par le Big Data
  • Les acteurs du Big Data
  • Exemples pratiques
  • Démystification du Big Data
  • Les technologies concernées
  • Les outils Hadoop
  • Les différents métiers du Big Data
  • Les distributions Big Data

Enjeux et évolutions du Big Data

  • La qualité des données
  • Open Data
  • Le traitement des données
  • La protection des données
  • L'image de la donnée

Enjeux stratégiques et organisationnels

  • Le challenge technique
  • Investissement dans la capacité de stockage
  • Investissement dans l'analyse
  • Le Web sémantique
  • L'enjeu économique
  • L'impact organisationnel
  • La conduite du changement
  • L'apparition de nouveaux métiers
  • Cas d'usage du Big Data
    • Industrie
    • Marketing
    • Service public...

Les technologies utilisées dans des projets Big Data

  • Les outils de stockage
  • Les exigences de stockage
  • Le NoSQL
  • L'écosystème Hadoop
    • Apache
    • Hadoop Distributed File System (HDFS)
    • MapReduce
    • Hive
    • Pig
  • Les distributions Big Data
    • Cloudera
    • Hortonworks
    • MapR
  • Les solutions de visualisation en Big Data
    • Kibana
    • QlikView
    • Superset

Sécurité, éthique et enjeux juridiques

  • Assurer la protection des données
    • L'anonymisation d'une donnée
    • Le contrôle d'intégrité
    • Le chiffrement d'une donnée
  • Réglement Général sur la Protection des Données (RGPD)

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

  • Migration réussie d'un SI hétérogène vers une urbanisation orientée Big Data

Certification (en option)

  • Prévoir l'achat de la certification en supplément
  • L'examen (en français) sera passé le dernier jour, à l'issue de la formation et s'effectuera en ligne
  • Il s'agit d'un QCM dont la durée moyenne est d'1h30 et dont le score obtenu attestera d'un niveau de compétence

Modalités d’évaluation des acquis

  • En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
  • Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation ou une certification (M2i ou éditeur)

Compétences attestées par la certification

  • Gérer des projets Big Data et communiquer auprès des directions et des utilisateurs
  • Maîtriser les technologies, les langages et les outils du Big Data
  • Développer de nouveaux processus d'importation pour améliorer la qualité des données
  • Appliquer le Big Data dans différents domaines d'activités.

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