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Big Data : Fondamentaux, méthodes et outils

L'explosion quantitative des données numériques a contraint à trouver de nouvelles façons d'analyser le monde, et cela a abouti à l'émergence du Big Data.
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Big Data : Fondamentaux, méthodes et outils
27
Mar

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Le Big Data

L'explosion quantitative des données numériques a contraint à trouver de nouvelles façons d'analyser le monde, et cela a abouti à l'émergence du Big Data.

Le BigData a profondément et très rapidement amené sa révolution.Ainsi, que l’on soit au cœur des métiers de l’IT ou non, que ce soit dans son activité professionnelle ou bien personnelle, le BigData fait désormais partie intégrante de notre quotidien. Ce parcours a 2 ambitions fortes :D'une part, il va vous initier aux bases du Big Data, avec des fonctionnalités de plus en plus détaillées au fil du parcours.D’autre part, vous éclairer sur toutes les applications concrètes offertes via cette technologie.Tant du point de vue de l’usager que du côté IT.

Salaire moyen de 3750€
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Plus de 7200 offres d'emploi
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Objectifs

Qu'allez-vous apprendre ?


Découvrir les fondamentaux du Big Data
Comprendre ce qu'est le Data Mining
Evaluer les technologies émergentes du Big Data
Passer la certification Big Data Foundation
   Pré-requis
  • Avoir les connaissances de base des architectures techniques
  • Aucun autre pré-requis

   Public visé
  • Chef de projet IT
  • MOE / MOA

Programme

Des modules et des projets pour accompagner votre formation

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  • Big Data : Introduction  Dans ce module d'introduction, nous allons tout d'abord définir ce concept, et en évoquer les grands principes de base.Nous évoquerons alors quels peuvent être les usages réels dans notre vie, que l'on en soit d'ailleurs conscients, ou non, acteurs, ou bien tributaires. Ce module évoquera aussi, au global les technologies principales à mettre en oeuvre pour installer pleinement un système BigData.
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    Débutant
    3 heures
    Détails du cours
    0/1
    • 1
      Introduction Générale Lancer la démo
    • 2
      Introduction au module Lancer la démo
    • 3
      Définition et principes de base Lancer la démo
    • 4
      Usages, champs d’application, et impacts Lancer la démo
    • 5
      Les technologies du Big Data Lancer la démo
    • Questions 0 question10 min
  • Comprendre les enjeux et perspectives du Big Data  Ce module aborde les enjeux du Big Data, ses possibilités actuelles, et celles à venir. Que ce soit via un historique ou au travers d'exemples chiffrés, nous allons voir à quel point le BigData est fascinant, par les possibilités qu'il nous offre.
    2879 vues
    Débutant
    3 heures
    Détails du cours
    0/1
    • 1
      Introduction au module Lancer la démo
    • 2
      Enjeux et perspectives Lancer la démo
    • 3
      Apports/écarts/différences avec applications traditionnelles Lancer la démo
    • 4
      La règle des 3 V
    • Questions 0 question10 min
  • Les métiers du Big Data  Après avoir pu introduire globalement le BigData : Ses principes, concepts, enjeux, évolutions, etc., voyons désormais quels sont les métiers concernés par cette révolution.Nous allons ainsi pouvoir découvrir tous les nouveaux métiers nécessaires pour mettre en place une telle mécanique.Ils sont ici présentés en trois types de métiers relatifs au BigData, que sont l'Architecture, la Collecte, et la Restitution des données.
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    Débutant
    5 heures
    Détails du cours
    0/1
    • 1
      Introduction au module Lancer la démo
    • 2
      Architecture/Infrastructure Lancer la démo
    • 3
      Collecte/Stockage Lancer la démo
    • 4
      Restitution / Analyse / Exploitation Lancer la démo
    • 5
      Pour aller plus loin
    • 5 Questions 0 question10 min
  • Big Data : Les erreurs et les pièges à éviter  Avant de décortiquer avec précision tous les rouages - et ils sont nombreux - de la mécanique BigData, arrêtons-nous dès à présent sur les pièges et erreurs à éviter.Ceux-ci peuvent être variés et multiples, que ce soit une inadéquation aux besoins de l'entreprise, un manque de connaissance global, voire, plus généralement, une proposition inadaptée....A l'issue de ce module, vous connaîtrez les grosses erreurs à éviter lors d'une démarche Big Data ainsi que les questions à se poser ou la démarche qu'il convient d'adopter pour éviter ou, à minima, limiter les pièges. 
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    Intermédiaire
    5 heures
    Détails du cours
    0/1
    • 1
      Introduction au module Lancer la démo
    • 2
      Introduction en quelques chiffres….
    • 3
      Inadéquation aux besoins
    • 4
      Manque de connaissances
    • Questions 0 question10 min
  • Introduction à l'architecture et à l'infrastructure  Dans ce module, nous allons voir ensemble les concepts de base des principales typologies d'infrastructures et d'architectures mise en œuvre. il faut bien avoir à l'esprit qu'il n'existe pas une architecture type, mais bien un ensemble de solutions fournies par les éditeurs, et correspondant à des besoins variés.
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    Intermédiaire
    3 heures
    Détails du cours
    0/1
    • 1
      Introduction au module
    • 2
      Infrastructure Cloud Lancer la démo
    • 3
      Architecture Xaas Lancer la démo
    • 4
      Architecture technique Lancer la démo
    • 5
      Architecture distribuée Lancer la démo
    • Questions 0 question10 min
  • Big Data : La modélisation  Ce module aborde le BigData du côté de la modélisation. Nous allons évoquer les bonnes pratiques générales avant de voir les concepts de base pour comprendre globalement le fonctionnement d'un système BigData. Ce module aborde également les notions de Data Lake, ainsi que l'usage de Base de Données NoSQL.
    2879 vues
    Intermédiaire
    3 heures
    Détails du cours
    0/1
    • 1
      Introduction au module Lancer la démo
    • 2
      Bonnes pratiques et concepts de base
    • 3
      Concepts de base
    • 4
      Utilisation d’un Data Lake et modélisations Lancer la démo
    • 5
      Base de données NoSQL Lancer la démo
    • Questions 0 question10 min
  • Le cadre juridique des données : RGPD  Objectifs : Comprendre les enjeux auxquels répond le RGPD, connaitre les objectifs du RGPD et son périmètre d'application.
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    Débutant
    6 heures
    Détails du cours
    0/1
    • 1
      Guide du module Lancer la démo
    • 2
      Introduction au cadre juridique des données : le RGPD Lancer la démo
    • 3
      Définition Lancer la démo
    • 4
      Les travaux de mise aux normes
    • 5
      Principales règles et cadre légal
    • 6
      L’application du RGPD Lancer la démo
    • 7
      Solutions à mettre en oeuvre Lancer la démo
    • 5 Questions 0 question10 min
  • Applications et retour d'expérience (REX)  Ce module met le focus sur les domaines d’applications du Big Data via divers retours d'expérience. A travers divers retours d’expérience, nous vous proposons une cartographie de bonnes pratiques, de méthodologies dans des contextes où le BigData est au cœur du succès.
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    Intermédiaire
    3 heures
    Détails du cours
    0/1
    • 1
      Cas d’usage
    • 2
      Bonnes pratiques et méthodologie
    • 3
      REX : Les échecs en Big Data Lancer la démo
    • 4
      REX : Success Stories Lancer la démo
    • Questions 0 question10 min
  • Big Data : Développer des applications  Le Big Data est un vaste sujet. Que ce soit à travers sa définition, ses usages ou ses objectifs. Malgré cela, on peut, pour schématiser, dissocier la partie Cloud puis la partie qui intègre la distribution des calculs, la gestion des données et enfin l'analyse. Ce module vous présente les grandes étapes, puis des applications de développement côté Cloud, et côté Data.
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    Avancé
    2 heures
    Détails du cours
    0/1
    • 1
      Les étapes et applications associées Lancer la démo
    • 2
      Développement de services Cloud Lancer la démo
    • 3
      Développement de services Big Data Lancer la démo
    • Questions 0 question10 min
  • Big data: les techniques d'analyse et de visualisation  Ce module vous présente les techniques et les moyens possibles pour interroger son gisement de data. De plus, vous verrez comment visualiser ses informations, les mettre en valeur tout en permettant d'avoir une forte interaction ?
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    Avancé
    2 heures
    Détails du cours
    0/1
    • 1
      Introduction aux techniques d’analyse Lancer la démo
    • 2
      Objectifs et ambitions Lancer la démo
    • 3
      Similitudes et écarts avec la BI Lancer la démo
    • Questions 0 question10 min
  • Evolution du data Mining vers le machine learning  Le data mining n'est pas une invention issue de l'ère numérique. En fait, le concept existe depuis plus d'un siècle, mais il a attiré l'attention du grand public vers les années 1930.
    2879 vues
    Intermédiaire
    2 heures
    Détails du cours
    0/1
    • 1
      Le data mining Lancer la démo
    • 2
      Le machine learning Lancer la démo
    • 3
      Data Mining et learning machine : les différences
    • Questions 0 question10 min
  • Panorama des outils Big Data  Certains logiciels Big Data utilisent des bases de données NoSQL orientées colonne pour optimiser la flexibilité du traitement des informations.
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    Débutant
    8 heures
    Détails du cours
    0/1
    • 1
      Les fonctionnalités recherchées
    • 2
      Les différents types d’outils
    • 3
      Overview des outils Big Data
    • 4
      Les bases de données NoSQL
    • Questions 0 question10 min
  • Découvrir Hadoop  adoop est un système matériel et logiciel distribué capable de répondre aux besoins du Big Data, tant au plan technique qu’économique.
    2879 vues
    Intermédiaire
    8 heures
    Détails du cours
    0/1
    • 1
      Hadoop et le big data
    • 2
      Exemples d’utilisation de Hadoop
    • 3
      Les différents modes de fonctionnement
    • 4
      Installer Hadoop en mode pseudo-distribué
    • 5
      Installation pas à pas de Hadoop
    • 6
      Hive, Pig et l’API de streaming
    • 7
      Les outils orientés bases de données
    • 8
      Les outils d’exploitation
    • 9
      Intégrer Hadoop dans un système d’information
    • Questions 0 question10 min
  • Hadoop et son écosystème  Il est assez rare qu’une entreprise conçoive un système d’information en y intégrant dès le départ un cluster Hadoop. Savoir comment intégrer Hadoop dans un système d’information est donc un vrai sujet !
    2879 vues
    Avancé
    8 heures
    Détails du cours
    0/1
    • 1
      Hive, Pig et l’API de streaming
    • 2
      Les outils orientés bases de données
    • 3
      Les outils d’exploitation
    • 4
      Intégrer Hadoop dans un système d’information
    • Questions 0 question10 min
  • MapReduce et la mise en place d'un cluster  L’objectif de ce chapitre est de donner une vision globale, mais assez détaillée, du fonctionnement de MapReduce, le deuxième composant au cœur de Hadoop. Ce chapitre est basé sur la version 1 de Hadoop. Beaucoup des principes qui y sont présentés restent valables pour la version 2 de Hadoop. Lorsque ce n’est pas le cas, cela est précisé.
    2879 vues
    Avancé
    5 heures
    Détails du cours
    0/0
    • 1
      Introduction à MapRuduce
    • 2
      MapReduce et le développeur Java
    • 3
      Mise en place d’un cluster Hadoop
  • Certification officiel   Cette certification vise à certifier la démarche qualité d'un(e) consultant(e) dans les conseils qu'il peut prodiguer, que cela soit en interne ou en externe, ainsi que la démarche à suivre pour accompagner les organisations dans leur changement.Les compétences qu'a un(e) consultant(e) lui permettent de concevoir les processus de changements technologiques, organisationnels et managériaux (humains, technologiques, financiers, démarche qualité, sécurité, ...) selon les finalités attendues.Le consultant Expert analyse les besoins et définit les objectifs ainsi que le cadre de l'intervention. Il présente des solutions et préconise des améliorations en matière d'organisation, de procédures, d'outils,...
    2879 vues
    Détails du cours
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    • 1
      QCM Final de validation
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de taux de réussite
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4/5
Super bien
Super bien expliqué encore merci du travail fourni pour les cours. J'ai beaucoup appris merci
5/5
Un parcours génial
Un parcours génial, très bien expliqué pas à pas et qui permet de voir toutes les notions nécessaires pour la certification et des conseils pour aller plus loin !
5/5
Une bonne expérience
Une bonne expérience dans l'ensemble, qui m'a permis de preparer (et reussir) un changement de carriere tout en travaillant a temps plein
4/5
Le parcours s'appuie
Le parcours s'appuie sur des supports pédagogiques et des exercices bien pensés. La formation est efficace et permet d'atteindre les objectifs dans le temps imparti. A conseiller

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Parcours Big Data : Fondamentaux, méthodes et outils
Big Data : Fondamentaux, méthodes et outils Big Data : Fondamentaux, méthodes et outils
Introduction Générale Introduction Générale
Introduction au module Introduction au module
Définition et principes de base Définition et principes de base
Usages, champs d’application, et impacts Usages, champs d’application, et impacts
Les technologies du Big Data Les technologies du Big Data
Introduction au module Introduction au module
Enjeux et perspectives Enjeux et perspectives
Apports/écarts/différences avec applications traditionnelles Apports/écarts/différences avec applications traditionnelles
Introduction au module Introduction au module
Architecture/Infrastructure Architecture/Infrastructure
Collecte/Stockage Collecte/Stockage
Restitution / Analyse / Exploitation Restitution / Analyse / Exploitation
Introduction au module Introduction au module
Infrastructure Cloud Infrastructure Cloud
Architecture Xaas Architecture Xaas
Architecture technique Architecture technique
Architecture distribuée Architecture distribuée
Introduction au module Introduction au module
Utilisation d’un Data Lake et modélisations Utilisation d’un Data Lake et modélisations
Base de données NoSQL Base de données NoSQL
Guide du module Guide du module
Introduction au cadre juridique des données : le RGPD Introduction au cadre juridique des données : le RGPD
Définition Définition
L’application du RGPD L’application du RGPD
Solutions à mettre en oeuvre Solutions à mettre en oeuvre
REX : Les échecs en Big Data REX : Les échecs en Big Data
REX : Success Stories REX : Success Stories
Les étapes et applications associées Les étapes et applications associées
Développement de services Cloud Développement de services Cloud
Développement de services Big Data Développement de services Big Data
Introduction aux techniques d’analyse Introduction aux techniques d’analyse
Objectifs et ambitions Objectifs et ambitions
Similitudes et écarts avec la BI Similitudes et écarts avec la BI
Le data mining Le data mining
Le machine learning Le machine learning

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