Contexte

A l’ère du numérique, des données massives et des technologies de l'Intelligence Artificielle, de nouvelles opportunités économiques pour les entreprises sont apparues et la transformation des métiers par la data représente un enjeu stratégique fort.

La possibilité d’analyser et de croiser ces masses de données permet d’innover et de conserver un avantage compétitif, et de nouveaux métiers sont apparus comme celui de Data Scientist. Toute la chaîne décisionnelle est impactée par ces « big data », de la collecte des données hétérogènes à leur analyse et leur visualisation. L'organisation de l'entreprise est également impactée, avec de nouveaux modes d'organisation et méthodologies à mettre en place.

L’objectif de cette formation est de dresser un état des lieux des usages permettant de valoriser les données et d’optimiser les processus et un panorama des technologies disponibles pour permettre aux entreprises de garder la maîtrise de ces données et gérer la transformation vers l’entreprise data-centric. Les données sont ainsi placées au centre de la gestion opérationnelle et stratégique de l’entreprise.

ObjectifS

COMPRENDRE les enjeux des Big Data et de l'Intelligence Artificielle.
IDENTIFIER les opportunités en déterminant les cas d’usages adaptés à l’entreprise.
ACQUÉRIR le vocabulaire lié à cet écosystème complexe.
MAÎTRISER les enjeux juridiques et liés à la protection des données.
ACQUÉRIR les technologies des Big Data (acquisition et stockage des données, traitement distribué, analyse de données à large échelle).
MAÎTRISER les technologies par des études de cas concrètes.
CONCEVOIR ET METTRE EN OEUVRE un projet Big Data en cohérence avec la stratégie de l’entreprise.

PROGRAMME

Enjeux, perspectives et panorama des Big Data
- Comprendre les enjeux et opportunités induits par les big data.
- Identifier les outils techniques permettant l’acquisition, le stockage et l’analyse de données à grande échelle
- Enjeux et opportunités.
- Cas d'usage des Big Data et sucess stories.
- Panorama des techniques de stockage, de traitement distribué et d'analyse (bases de données NoSQL, Map Reduce, Spark, classification non supervisée, modèles prédictifs).
Analyse de données & Big Data
- Comprendre quelles sont les techniques de base de l’analyse de données et savoir à quels types de questions elles peuvent répondre
- Maîtriser la mise en œuvre de ces techniques via des logiciels courants du domaine et des études de cas
- Outils et techniques nécessaires aux méthodes de l'analyse de données et au machine learning.
- Acquisition et préparation des données.
- Techniques prédictives: régressions, arbres de décision, forêts aléatoires, SVM, réseaux de neurones.
- Evaluation des modèles prédictifs.
- Techniques exploratoires : ACP, clustering.
Cadrage et management de projet Big Data.
- Maîtriser l’ensemble des concepts, des fondamentaux du cadrage et du management de projets « Big Data » ; incluant innovations métiers, compétences, organisation et aspects juridiques
- Cadrer et prioriser les cas d’usage big data.
- Comprendre les spécificités des projets de valorisation des données.
- Maitriser la méthodologie de mise en œuvre des projets.
- Comprendre les enjeux juridiques et éthiques.
- Construire et organiser une équipe de data science pluridisciplinaire.
Traitement distribué
- Comprendre les outils techniques permettant les calculs distribués à grande échelle
- Être en mesure d’utiliser ces outils
- Systèmes distribués
- Principe de Map/Reduce et Hive
- Développement de programmes Hadoop
- Architecture
- Spark
- Etude de cas
Stockage des données
- Comprendre les technologies liées au stockage des données
- Comprendre les bases de données NoSQL
- Maîtriser les outils techniques permettant le stockage de données à grande échelle
- Être en mesure de mettre en œuvre des cas pratiques
- Principes de bases NoSQL: du relationnel au NoSQL, architecture distribuée.
- Panorama des bases NoSQL: modèles clé-valeur orientés colonne et orientés documents.
- Base de données graphes.
- Mise en perspective de 3 solutions NoSQL : MongoDB, Cassandra et Neo4j.
- Conception NoSQL avancée- Comprendre les technologies liées au stockage des données
- Comprendre les bases de données NoSQL
- Maîtriser les outils techniques permettant le stockage de données à grande échelle
- Être en mesure de mettre en œuvre des cas pratiques
- Rappels sur le relationnel et le décisionnel.
- Principes de bases NoSQL: du relationnel au NoSQL, architecture distribuée.
- Panorama des bases NoSQL: modèles clé-valeur orientés colonne et orientés documents.
- Base de données graphes.
- Mise en perspective de 3 solutions NoSQL : MongoDB, Cassandra et Neo4j.
Aspects juridiques et protection des données
- Développer une vision globale des risques, des recours et des outils
- Connaître le droit applicable
- Maîtriser les techniques contractuelles et les bonnes pratiques en matière d’organisation, de gouvernance et de gestion d’un projet Big Data
- Le Big Data et le droit.
- La réglementation applicable.
- Les apports.
- La protection des données et des bases de données dans le cadre d'un projet big data.
- Big Data et sécurité.

Pré-requis

Statistiques et probabilités de base.
Algèbre matricielle de base.
Disposer de connaissances générales en informatique, bases de données.
Connaissances en programmation (Python est un plus).

public concerné

Directeurs/chefs de projet, managers des systèmes d’information, experts en business intelligence, ingénieurs de recherche et développement, consultants techniques, consultants business Intelligence.

en pratique

Méthodes pédagogiques

Exposé de l’état de l’art.
Mise en pratiques en laboratoire via les logiciels spécifiques.
Études de cas.
Retours d'expériences.
Journée de préparation à la cerification.

Moyens pédagogiques

Se prémunir d'un ordinateur portable.
Des logiciels spécifiques à la formation seront à installer.

Modalités d'évaluation

Un test de connaissances.
Un mémoire avec soutenance en fin de cursus devant un jury.

Les + de la formation

Formation en présentiel

Statistiques

83%
de réussite en 2020

6 campus
en France et dans le monde

1
centre de formation au coeur de Paris

89%
de nos participants recommandent nos formations
(source 1er semestre 2019)

Votre contact pour cette formation

Laetitia Vigneron-Field

Responsable Commerciale BU Inter-entreprises

+33 (0)1 75 31 68 97

laetitia.vigneron-field@centralesupelec.fr

Prendre rendez-vous

Ils vous en parlent

La valorisation des données est un enjeu stratégique pour les entreprises, quel que soit leur secteur d’activité. La compréhension des enjeux des technologies sous-jacentes est un levier fondamental. Nos programmes permettent de comprendre et maitriser les différentes facettes du « big data » : comment cadrer les projets, gérer la sécurité et les aspects juridiques, définir des usages, des architectures et aborder les technologies de stockage distribué, de traitement distribué ou encore d’analyse de données et de machine learning. Cette approche mêlant technologie, métier et juridique permet de prendre en compte toute la diversité du sujet des big data.

Marie-Aude Aufaure
Responsable des programmes Big Data

Pour moi comme pour mon employeur, comprendre et mettre à profit le Big Data n’était pas une option, mais une obligation. Depuis ma formation à CentraleSupélec Exed, j’ai intégré l’équipe Big Data et ce changement d’affectation me place aux premières loges de son intégration progressive dans les activités de l’entreprise. Suivre cette formation a été un tremplin pour aller plus loin encore dans la création de valeur pour mon entreprise et pour moi-même. J’ai vraiment pris conscience de l’importance de maintenir mon employabilité.

Damien Droisy, Promo 2016

Executive Certificate Big Data pour l’entreprise numérique

Concevoir et mettre en œuvre un projet big data

Référence :

SI30-21

Prix :

7 500€ (HT)

(Restauration offerte)

contact

Du 25/11/2021 au 30/03/2022
Formation programmée à la demande. Nous consulter.

+ Plus de dates
15 jours - 105 heures
Paris (75015) (pour les sessions en présentiel)

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Contexte

ObjectifS

PROGRAMME

Pré-requis

public concerné

en pratique

Méthodes pédagogiques

Moyens pédagogiques

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