Big Data, Intelligence Artificielle, IoT - Actions Collectives 2023 d'Atlas (ex Fafiec)

Les volumes et la diversité des données produites par l'ensemble de nos activités numériques (Big Data) a ouvert la voie à l'analyse et au traitement de ces données par des machines. L'intelligence artificielle (IA) est devenue incontournable, que ce soit pour l'exploitation des données produites par les humains ou par les objets connectés (IoT) des particuliers ou des entreprises. Dans cette thématique “Big Data, IA et IoT” extrêmement riche, PLB propose 22 formations pour tous les niveaux : depuis le panorama des solutions existantes permettant la compréhension de l'écosystème Big Data, jusqu'aux outils de data visualisation, en passant par la programmation d'applications, la modélisation des données et la gestion des traitements.

Les programmes de ces formations ont été mis en place en janvier 2023 dans le cadre d'un nouvel appel d'offres d'Atlas et reflètent l'expertise des formateurs PLB Consultant sur les solutions les plus récentes et les plus fiables du domaine. La création ou le renouvellement d'une action collective résulte d’une étude du marché réalisée pour le compte d'Atlas, qui permet de définir les besoins en matière de publics et de sujets. 

PLB est Partenaire Reconnu des actions collectives Atlas depuis 2011, avec une offre de 63 formations référencées dans la thématique “Numérique : outils et méthodes”, refondue par Atlas en septembre 2022 et janvier 2023, et 7 formations aux Méthodes Agiles depuis 2021. 

Ces formations sont prises en charge :

• intégralement pour les adhérents Atlas de la branche Bureaux d'études techniques ingénieurs et conseils, grâce à une enveloppe budgétaire dédiée ;
• grâce à leur Plan de Développement des Compétences pour les adhérents des autres branches.

Les cours de ce programme « Big Data, IA et IoT » peuvent être suivis en un cursus complet ou à la carte.

Ils se déroulent soit dans l’un de nos centres régionaux en France métropolitaine soit en classe à distance synchrone (classe virtuelle). Dans ce cas, le participant à distance suit, depuis son entreprise, le cours qui se déroule en salle avec les autres participants.

Plus d’informations sur nos formations informatiques à distance et en direct.
Plus d’informations sur nos centres de formation.

Les 22 Modules de Big Data, IA et IoT 

Hadoop - HBase, mise en œuvre et administration (Module 01)

Cette formation vous apprend à mettre en place une configuration distribuée avec Hbase.

Objectifs pédagogiques :

• Positionner Hbase dans l’écosystème Hadoop
• Comprendre l’architecture et le fonctionnement de HBase
• Identifier les avantages de HBase pour le stockage distribué des données
• Savoir dialoguer avec un système Hbase (shell)
• Mettre en place un cluster Hbase en mode distribué
• Comprendre comment Hbase est utilisé en production par les applications

2 jours (14 heures) - 560 €  HT

Détail de la formation (ne pas tenir compte du tarif)
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État de l'art du Big Data (Module 02)

Les objectifs de cette formation sont de disposer d’une vue d’ensemble de l’écosystème Big Data, de la stratégie d’entreprise, aux outils, enjeux et contraintes.

Objectifs pédagogiques : 

• Définir les principaux concepts du Big Data
• Appréhender les avantages et les contraintes du Big Data
• Identifier les enjeux stratégiques, organisationnels et économique du Big Data en entreprise
• Déterminer les technologies principalement utilisées dans l’écosystème Big Data
• Déterminer les éléments de sécurité, d'éthique et les enjeux juridiques
• Anticiper l’intégration du Big Data dans le SI de l’entreprise

2 jours (14 heures) - 560 €  HT 

Détail de la formation (ne pas tenir compte du tarif)
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Les Architectures et infrastructures pour le Big Data (Module 03)

Cette formation vous apporte une vue d’ensemble d’une architecture et de l’infrastructure Big Data pour le traitement de gros volumes de données.

Objectifs pédagogiques :

• Comprendre l’écosystème Big Data dans sa globalité (concepts, technologies, architecture)
• Analyser les risques et les difficultés propres à un projet Big Data
• Comprendre l’origine et le format des données manipulées
• Appréhender les éléments de sécurité, d'éthique et les enjeux juridiques
• Connaître les architectures distribuées dominantes du marché
• Se repérer dans les technologies Big Data pour concevoir une architecture performante en fonction des projets
• Mettre en œuvre un cluster Hadoop et l’exploiter
• Déployer une application Hadoop/Spark sur une architecture Big Data

3 jours (21 heures) - 840 €  HT

Détail de la formation (ne pas tenir compte du tarif)
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Hadoop développement (Module 04)

Au cours de cette formation, vous apprenez à développer avec Hadoop des applications pour le traitement de gros volumes de données.

Objectifs pédagogiques :

• Identifier les fonctionnalités d’Hadoop et son écosystème
• Développer des algorithmes parallèles efficaces avec MapReduce
• Mettre en œuvre des tâches Hadoop pour extraire des éléments pertinents d'ensembles de données volumineux et variés et apporter ainsi de la valeur à votre entreprise
• Développer des tâches parallèles MapReduce performantes
• Charger des données en environnement HDFS et HBase (données non structurées)
• Découvrir la puissance des traitements de données avec Spark

3 jours (21 heures) - 840 €  HT

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ElasticSearch : indexation de contenu (Module 05)

Cette formation vous apprend à utiliser Elasticsearch pour effectuer des recherches sur des volumes de données massifs.

Objectifs pédagogiques :

• Comprendre l’intérêt d’un moteur de recherche tel qu’Elasticsearch dans le contexte moderne du Big Data
• Connaître le fonctionnement et les bonnes pratiques d’utilisation d’Elasticsearch
• Savoir installer et configurer Elasticsearch
• Savoir ingérer d’importants volumes de données
• Savoir administrer et surveiller Elasticsearch pour en assurer sa supervision

2 jours (14 heures) - 560 €  HT

Détail de la formation (ne pas tenir compte du tarif)
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Apache Kafka : centraliser les flux de données en temps réel (Module 06)

Les objectifs de cette formation sont de savoir mettre en œuvre Apache Kafka pour utiliser un système de messagerie distribuée à haut débit.

Objectifs pédagogiques : 

• Comprendre le fonctionnement d’Apache Kafka
• Connaître et mettre en œuvre les bonnes pratiques liées à l’utilisation d’une messagerie distribuée
• Savoir intégrer les flux d’évènements et d’autres données liées au Big Data à Kafka
• Être capable d’interagir avec les APIs de Kafka
• Connaître le fonctionnement et les différences entre KSQL et Kafka Streams
• Savoir intégrer la sécurité au sein d’un projet Apache Kafka

3 jours (21 heures) - 840 €  HT

Détail de la formation (ne pas tenir compte du tarif)
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Talend : intégration de données pour le Big Data (Module 07)

Au cours de cette formation, vous apprenez à utiliser Talend dans un environnement Big Data afin de manipuler des données en masse.

Objectifs pédagogiques : 

• Lister les composants et fonctionnalités de Talend dans un environnement Big Data
• Créer des jobs Talend faisant interagir des fichiers, et base de données Big Data
• Connaitre les bonnes pratiques de développements avec Talend
• Lire et écrire des données sur HDFS et dans des bases de données NoSQL avec des Jobs Talend
• Réaliser des Jobs de transformation à l’aide de Pig et Hive
• Utiliser les composants de gestion de qualité de donnée
• Réaliser des Jobs de migration de base de données relationnelles dans Hadoop avec Sqoop
• Créer des traitements ETL (Extraction, Transform and Load) de bout en bout en environnement Big Data

3 jours (21 heures) - 840 €  HT

Détail de la formation (ne pas tenir compte du tarif)
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Modélisation statistique, l'essentiel (Module 08)

Grâce à cette formation de deux jours, vous allez acquérir l’essentiel de la modélisation statistique pour l’analyse descriptive et prévisionnelle.

Objectifs pédagogiques : 

• Connaître les fondamentaux de l’analyse statistique
• Utiliser les formules statistiques descriptives et prédictives
• Calculer des paramètres de position et dispersion (médiane, étendue, quantile, écart-type)
• Créer un rapport d'analyse basé sur les paramètres statistiques
• Exploiter les paramètres statistiques pour comprendre une série de données
• Valider la précision d'une estimation, à l'aide des intervalles de confiance
• Utiliser des outils comme R et Excel pour la mise en œuvre des modèles étudiés
• Chiffre les zones d’incertitude avec des intervalles de confiance
• Créer des modèles de prévisions
• Valider ses modèles avec des tests de validation

2 jours (14 heures) - 630 €  HT

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Big Data - Python pour l'analyse de données (Module 09)

Au cours de cette formation, vous apprenez à utiliser Python pour la manipulation de différents types de données statistiques.

Objectifs pédagogiques : 

• Utiliser le langage Python dans la modélisation statistique
• Utiliser les outils d’analyse des données en Python
• Préparer différents types de données à l’analyse (nettoyage)
• Extraire les données de différentes sources (fichier, base de données, etc.)
• Déterminer les fonctions à utiliser selon le type de données
• Évaluer les performances prédictives d’un algorithme
• Utiliser Python dans un environnement Big Data
• Apprendre à mettre en place un modèle d'apprentissage simple
• Choisir entre la régression et la classification en fonction du type de données
• Créer des sélections et des classements dans de grands volumes de données pour dégager des tendances
• Connaître les possibilités de représentations graphiques en Python

3 jours (21 heures) - 840 €  HT

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Les fondamentaux de l'analyse statistique avec R (Module 10)

Au cours de ces deux jours de formation dans l'environnement R, vous allez apprendre à utiliser R pour réaliser des analyses statistiques et d’en restituer les résultats sous forme graphique.

Objectifs pédagogiques : 

• Installer et utiliser l’environnement R
• Savoir manipuler et reconnaitre les différents type d’objets de données
• Programmer avec R
• Appliquer des méthodes d’analyses statistiques courantes avec R
• Réaliser des imports/exports avec différents supports fichier et bases de données
• Restituer les résultats d’analyse graphiquement

2 jours (14 heures) - 560 €  HT

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Spark, développer des applications pour le Big Data (Module 11)

Grâce à cette formation de trois jours, vous apprenez à utiliser Spark pour intégrer les données, les manipuler et utiliser les outils appropriés à chaque situation.

Objectifs pédagogiques : 

• Comprendre la philosophie de Spark et ses limites
• Utiliser Spark avec Hadoop
• Développer avec Spark streaming pour de l’analyse de flux en temps réel
• Développer des applications réparties avec Spark (parallélisme sur Cluster)
• Accéder à des données structurées dans vos applications (Spark SQL)
• Découvrir le machine learning avec Spark ML

3 jours (21 heures) - 840 €  HT

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Développer des applications de DataVisualisation (Module 12)

Au cours de cette formation riche en travaux pratiques, vous apprenez à développer des applications d’analyse de données et de datavisualisation dans un environnement Big Data.

Objectifs pédagogiques : 

• Définir les principes fondamentaux de la visualisation de données
• Identifier les enjeux juridiques de la gestion de données
• Déterminer les technologies et APIS pour la visualisation de données
• Utiliser les principaux frameworks pour créer des applications de datavisualisation

4 jours (28 heures) - 1 120 €  HT

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Tableau Desktop - Exploitation de données (Module 13)

Au cours de ces deux jours de formation, vous apprenez à utiliser Tableau Software dans son ensemble : de la source de données à la visualisation graphique.

Objectifs pédagogiques : 

• Connaître les possibilités offertes par le logiciel Tableau Desktop
• Extraire les données d’origines diverses (SGBD, Excel, fichier, etc.)
• Mettre en œuvre les objets graphiques proposés par Tableau (tableaux, cartes, graphiques...)
• Manipuler les données (formatage, calcul, etc.)
• Suivre une méthode pour concevoir et produire ses rapports
• Mettre en valeur vos présentations (StoryTelling)

2 jours (14 heures) - 560 €  HT

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Analyser et visualiser des données avec Microsoft Power BI (Module 14)

L'objectif de cette formation est de vous apprendre à utiliser la solution d'analyse de données Microsoft Power BI pour créer des rapports et des tableaux de bord interactifs.

Objectifs pédagogiques : 

• Concevoir un rapport Power BI en fonction des objectifs
• Maîtriser le cycle des données (extraction, modélisation, restitution)
• Créer des rapports pour l’analyse de données
• Collaborer de façon sécurisée dans les espaces de travail Microsoft OneDrive et SharePoint (publication, partage)
• Créer des tableaux de bord interactifs
• Concevoir des analyses de rapport avancées avec Power BI
• Respecter les bonnes pratiques de Power BI au niveau conceptuel et mise en œuvre

4 jours (28 heures) - 1 120 €  HT

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Qlik Sense - Create Vizualizations (Module 15)

Cette formation, vous apprend à construire une application Qlik Sense et à la publier.

Objectifs pédagogiques : 

• Connaître l’architecture d’une application Qlik Sense
• Mettre en œuvre une application Qlik Sense
• Utiliser les objets Qlik Sense
• Utiliser les fonctions ETL de Qlik Sense (extraction, transformation, chargement)
• Concevoir la visualisation de vos données avec méthode
• Optimiser votre présentation selon vos objectifs et les graphiques disponibles (Story Telling)
• Collaborer grâce à Qlik Sense (partage, publication)

2 jours (14 heures) - 560 €  HT

Détail de la formation (ne pas tenir compte du tarif)
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Big Data - Qualité des données (Module 16)

À l'issue de cette formation, vous serez en mesure de garantir une qualité de données dans le système, de la stratégie aux technologies à mettre en place.

Objectifs pédagogiques : 

• Identifier le rôle et les différents aspects de la gouvernance des données
• Définir les enjeux réglementaires de la donnée
• Envisager une gouvernance des données selon les bonnes pratiques
• Appréhender les technologies pour la qualité des données
• Mettre en place les éléments de mesure de qualité des données

2 jours (14 heures) - 630 €  HT

Détail de la formation (ne pas tenir compte du tarif)
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Big Data - Gestion de référentiels de données (Module 17)

Cette formation vous donnera toutes les clés pour envisager un projet de référentiel de données avec une connaissance des enjeux, outils et des bonnes pratiques.

Objectifs pédagogiques : 

• Appréhender l’écosystème de la donnée de référence au sein du SI
• Comprendre les données de référence et leurs enjeux pour l’entreprise (Master Data)
• Appréhender l’impact des nouvelles architectures de données et du Big Data sur le Master Data
• Décrire les technologies et les outils de MDM (Master Data Management)
• Comprendre le rôle de la gouvernance des données et des différents acteurs
• Démarrer un projet de référentiel SI en respectant les bonnes pratiques et avec les bons outils

2 jours (14 heures) - 630 €  HT

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Big Data - Sécurité des données (Module 18)

Grâce à cette formation, vous serez en mesure de mettre en œuvre les bonnes pratiques de sécurité dans l'univers du Big Data.

Objectifs pédagogiques : 

• Comprendre la qualification complexe des données
• Déterminer les risques majeurs concernant les traitements de gros volume de données
• Définir le cadre légal de protection et de sécurisation des données (CNIL et PLA)
• Décrire les solutions techniques standards pour protéger ses données
• Mettre en œuvre une politique de sécurité pour lutter contre les attaques et anticiper les risques et les menaces

2 jours (14 heures) - 630 €  HT

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État de l'art sur l'Intelligence Artificielle (Module 19)

Cette formation apporte une vision globale, des éléments concrets et un vocabulaire commun pour se préparer à un projet intégrant de l’Intelligence Artificielle.

Objectifs pédagogiques : 

• Définir l’intelligence Artificielle, expliquer les concept clefs
• Déterminer les apports de L’IA selon les métiers et les secteurs par des exemples d’application
• Identifier les briques technologiques, les outils et les infrastructures autour de l’IA
• Lister les acteurs indispensables à un projet intégrant de l’Intelligence artificielle
• Envisager l’impact sociétal de l’IA

2 jours (14 heures) - 630 €  HT

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Machine learning, l'état de l'art (Module 20)

Cette formation apporte une vision globale des concepts, techniques et outils qu’offrent le Machine Learning pour la bonne mise en œuvre d’un projet.

Objectifs pédagogiques : 

• Comprendre les concepts de l’IA et la place du Machine Learning par rapport au Big Data
• Appréhender les apports concrets du Machine Learning pour les entreprises
• Positionner le Machine Learning dans les applications qui manipulent les données
• Identifier les principaux outils et acteurs du marché
• Classifier les différents algorithmes selon les cas d’usage
• Adopter une démarche projet en fonction des cas d’usages
• Identifier les risques et les éléments de réussite d’un projet basé sur le Machine Learning

2 jours (14 heures) - 630 €  HT

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Deep Learning : les fondamentaux (Module 21)

Cette formation sur les fondamentaux du Deep Learning vous permet d'acquérir une compréhension détaillée des principales architectures de réseaux de neurones au travers de travaux pratiques.

Objectifs pédagogiques : 

• Maitriser les concepts fondamentaux du Deep learning et leur origine
• Identifier les principaux types de réseaux de neurones (simples, convolutifs, récursifs, etc.)
• Savoir quand les utiliser ?
• Appréhender les modèles de Deep Learning plus avancés (auto-encodeurs, gans, apprentissage par renforcement...)
• Appréhender les bases théoriques et pratiques d'architecture et de convergence de réseaux de neurones
• Comprendre en quoi consiste la mise en œuvre concrète des réseaux de neurones
• Utiliser un framework de référence : Keras de TensorFlow

3 jours (21 heures) - 945 €  HT

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IoT - État de l'art de l'Internet des objets connectés (Module 22)

Cette formation d'actualité sur les objets connectés (Internet of Things) vous permettra de comprendre les technologies et domaines d’application pour la mise en œuvre d’un projet IoT.

Objectifs pédagogiques : 

• Comprendre l’évolution du M2M vers le Tout-internet et ses implications multiples
• Intégrer la notion de valeur, identifier le marché, et valoriser votre offre
• Établir une architecture technique orientée IoT, de bout en bout, adaptée à votre métier
• Savoir analyser les technologies, les solutions, les fonctionnalités qui rendent possible l’IoT
• Développer votre sens critique et détecter les opportunités

2 jours (14 heures) - 630 €  HT

Détail de la formation (ne pas tenir compte du tarif)
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Modalités pédagogiques

Nous vous proposons deux façons de suivre votre cours :

• En présentiel, dans nos centres régionaux
• En classe à distance synchrone (classe virtuelle), où vous participez à distance à un cours se déroulant également en présentiel.

Suivant le nombre de personnes de votre entreprise à former en même temps, vous pouvez intégrer une session :

• Inter-entreprises : dans l'un de nos centres régionaux ou à distance
• Intra-entreprise, à partir de 4 collaborateurs de la même entreprise formés simultanément : dans vos locaux, dans nos centres régionaux ou à distance.

Plus d’informations sur nos formations informatiques à distance et en direct.
Plus d’informations sur nos centres de formation.

Les actions collectives Atlas chez PLB

4 bonnes raisons de choisir PLB

1. PLB est spécialiste de la formation en informatique depuis plus de vingt ans avec plusieurs milliers de personnes formées avec succès
2. Indépendance vis-à-vis des constructeurs et éditeurs avec une vision autonome et objective des sujets abordés
3. Un taux de satisfaction unique avec 94% des stagiaires satisfaits ou très satisfaits
4. Des intervenants de terrain à la pédagogie éprouvée.

Les actions collectives, pour quoi faire ?

Atlas dédie au financement d’actions collectives une enveloppe budgétaire spécifique afin de :

• Financer les frais pédagogiques sur des fonds dédiés, donc sans amputer votre budget formation
• Apporter un gage de qualité en sélectionnant les organismes de formation en amont
• Aider les entreprises à gagner en compétitivité en formant les collaborateurs sur les technologies actuelles et à maintenir l’employabilité de leurs salariés.

Rappels importants

Pour bénéficier de ce dispositif, 4 rappels importants :

• Vous devez être adhérent Atlas (être à jour dans vos cotisations)
• L’action doit être choisie en cohérence avec le métier exercé par le salarié
• La demande de prise en charge se fait directement depuis la plateforme campusAtlas et votre espace MyAtlas Entreprise
• L'accord de prise en charge qui sera émis par Atlas dans les jours suivants vaudra inscription. Il doit nous parvenir avant le début du stage, aussi nous vous recommandons de vous inscrire quelques jours à l'avance.

N’hésitez plus ! Profitez des actions collectives Atlas pour former vos salariés au Big Data, à l'Intelligence Artificielle, et aux objets connectés (IoT) !

* Atlas prend en charge jusqu'à 100% des coûts pédagogiques, selon votre branche d'activité, dans la limite des fonds mutualisés dédiés aux actions collectives et en application des critères de prise en charge en vigueur. Voir les conditions détaillées sur le site d'Atlas.