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Contexte

A l’ère du numérique, des données massives et des technologies de l'Intelligence Artificielle, de nouvelles opportunités économiques pour les entreprises.

La possibilité d’analyser et de croiser ces masses de données représente un sérieux avantage de compétitivité, 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, en temps contraint.
L'organisation de l'entreprise est également impacté, avec de nouveaux modes d'organisation à mettre en place, comme les méthodes agiles ou encore les centres de compétences.

L’objectif de cette formation est de dresser un état des lieux des usages potentiels et un panorama des technologies disponibles pour permettre aux entreprises de garder la maîtrise de ces données et de la valeur qu’elles peuvent générer, et ainsi, de gérer la transformation vers l’entreprise numérique. L’organisation centrée données permet ainsi de placer les données au centre de la gestion opérationnelle et décisionnelle, et de réduire le temps de prise de décision.

ObjectifS

COMPRENDRE les enjeux des Big Data et de l'Intelligence Artificielle.
IDENTIFIER les opportunités à travers l’open data et les cas d’usage métiers.
ACQUÉRIR le vocabulaire lié à cet écosystème complexe.
ADAPTER la stratégie d’entreprise.
MAÎTRISER les enjeux juridiques et liés à la protection des données.
IDENTIFIER les enjeux en matière de sécurité.
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.

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
    - Adapter la stratégie d’entreprise
    - 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).
    - Aspects méthodologie: comment concevoir et gérer un projet Big Data.
    - Éléments d'architecture IT.
    - Études de cas.
  • 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, recherche en statistiques prédictives et nouvelles technologies
    - Cadrer les use cases big data; identifier les nouvelles données; définir l'intégration des modèles prédictifs dans les processus métiers.
    - Comprendre les spécificités des projets de valorisation des données, incluant des volumes et des structures de données inhabituels.
    - Piloter et maîtriser les risques des projets d'exploration des données.
    - Construire et organiser une équipe de data science pluridisciplinaire.
  • Traitement distribué
    - Comprendre les outils techniques permettant les calculs distribués à grande échelle
    - Comprendre les systèmes de gestion de flux de données et leur traitement en temps-réel
    - Être en mesure d’utiliser ces outils
    - Calcul distribué.
    - Principe de Map/Reduce.
    - Hadoop.
    - Développement de programmes Hadoop.
    - L'écosystème Big Data.
    - 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
    - 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.
  • Sécurité et Big Data
    - Identifier les principaux risques touchant les solutions de traitement des données massives
    - Comprendre comment mettre en œuvre une politique de sécurité pour traiter les risques
    - Comprendre les principales solutions techniques de base pour se protéger des risques
    - Introduction à la sécurité des systèmes d'information.
    - Risques et menaces.
    - Management de la sécurité des systèmes d'information.
    - Solutions.

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, data miner.

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.

Moyens pédagogiques

Se prémunir d'un ordinateur portable (OS Windows 2008) avec 8Go de RAM. 
Possibilité d'utiliser un Mac.
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.

Statistiques

3500
cadres formés par an

91%
de réussite à cette formation en 2019

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
Chargée d'affaires

+33 (0)1 75 31 68 97

laetitia.vigneron-field@centralesupelec.fr

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

Référence :
SI30-20
Prix :
9 990€ (HT)
(Restauration offerte)
contact
  • Du 30/11/2020 au 12/05/2021
    Formation programmée à la demande. Nous consulter.
    + Plus de dates
  • 20 jours - 140 heures
  • Paris (75015)

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