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Formation Big Data : Enjeux, concepts, architectures et outils

4.4 sur 5 étoiles

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Voir les 42 avis
(42 avis)
Durée 2 jours
Niveau Fondamental
Classe à distance
Possible

Vous pouvez suivre cette formation en direct depuis votre domicile ou votre lieu de travail. Plus d'informations sur notre solution de classe à distance...

Référence OBIF
Éligible CPF Non

Le Big Data est un phénomène aux multiples facettes et il ne se résume pas à une technologie. Il est essentiel de clarifier les termes, les rôles et les niveaux de dépendance, comprendre quels sont les acteurs majeurs du paysage informatique et comment chaque entreprise est concernée dans l’évolution de son informatique traditionnelle mais aussi quels sont les impacts sur les compétences internes, quel sont les nouveaux métiers.

La première question à laquelle répond ce séminaire Big Data est « de quoi parle-t-on » ?.
La réponse peut tenir en une seconde, en traduisant l’expression en français, ou tenir sur plusieurs jours. En effet, il existe une certaine confusion dans les termes, leurs rôles et leurs niveaux de dépendance (Big Data, IoT, Décisionnel, SGBD, NoSQL, Data Scientist, Cloud, Hadoop, Cloudera, MapReduce, Dataviz, etc.).

Et les acteurs ? Le Big Data ne concerne-t-il que les poids lourds du paysage informatique ou les PME sont-elles aussi concernées ? L’informatique traditionnelle (applications, infrastructure, outils, etc.) doit-elle s’adapter ou s’agit-il de technologies parallèles et autonomes ? Quels sont les impacts précis du Big Data au niveau des compétences des informaticiens ? De nouveaux métiers apparaissent ou sont-ils simplement remis sur le devant de la scène ?

Et que dit la loi sur le stockage et l’utilisation massive des données ? Quels sont les acteurs précis d’un projet Big Data et comment gère-t-on ce dernier par rapport à un projet « classique » ?
Quelles sont les spécificités d’une infrastructure Big Data, du stockage des données, de leur analyse ? Pourquoi la visualisation des données porte un nom (Dataviz) laissant penser qu’il s’agit d’une technologie à part entière ? Et plus généralement doit-on gérer un projet Big Data comme un projet classique ?

Bref, beaucoup de questions autour du Big Data et ce séminaire propose d’y répondre à travers une visite guidée et progressive du paysage Big Data en s’appuyant sur de solides retours d’expérience et des success-stories.

Objectif opérationnel :

Disposer d'une vue d'ensemble de l'écosystème Big Data, de la stratégie d'entreprise, aux outils, enjeux et contraintes.

Objectifs pédagogiques :

À l'issue de cette formation Big Data, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :

  • 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

Public :

Ce cours Big Data s'adresse aux décideurs ou responsables des systèmes d'information amenés à opérer au quotidien avec des volumes massifs de données.
Elle intéressera également les architectes et développeurs chargés de concevoir des APIs ou des applicatives évolutives pour traiter les données de leur entreprise dans le cadre d'un projet Big Data.
Enfin, elle pourra intéresser toute personne souhaitant se sensibiliser à l'écosystème moderne du Big Data, que ce soit vis-à-vis de l'analyse, du traitement, de la protection ou du stockage des données : consultant, ingénieur, administrateur, référent aux données personnelles...

Prérequis :

Il est recommandé d'avoir des connaissances de base sur les architectures techniques (serveur, site WEB, poste de travail, etc.) et sur les SGBD (stockage de données, SQL, …).

Jour 1

Contexte et opportunités du Big Data

Définir les origines du Big Data
Envisager les données au cœur des enjeux
Explosion du nombre de données
Déterminer la place des objets connectés dans le Big Data
Identifier les types de données : structurées, semi-structurées, non structurées
Comment disposer de données de « qualité » ?
Appréhender les limites des architectures actuelles
Définition d’un système Big DataDémonstrationDifférences entre BI, Big Data et Data Science

Open data

Définir la philosophie des données ouvertes et les objectifs
Bénéfices escomptés
Déterminer une synergie avec le Big DataDémonstrationVisites guidées de sites gouvernementaux proposant des gros volumes de données

L’écosystème de projets Big Data en entreprise

Définir les spécificités d’un projet Big Data
Lister les enjeux stratégiques et organisationnels
Comprendre comment l’innovation constante accélère le phénomène
Nouvelles technologies de transmission (vitesse de connexion accrue, mobiles en constante amélioration)
Objets connectés et domotique
Zoom sur le marché des biens et services proposés aux consommateurs
Fusionner les données exogènes et endogènes pour mieux comprendre les usagers
Méthodes de traitement de l’information : du traitement batch, au traitement temps réel
Architectures décisionnelles d’aujourd’hui
Les lacs de données (Datalake) en pleine émergenceDémonstrationExemple de cahier des charges d’un projet Big Data

Technologie : Architecture et infrastructure Big Data

Cohabitation des solutions SGBDR et NoSQL
Les outils permettant d’extraire les données (ETL)
La nécessité de “nettoyer” les données (dataquality)
Exemple de traitement avec un ETL dédié Big data
L’apport d’un MDM (Master Data Manager)
Le stockage avec Hadoop (base de données Hbase, système de fichiers distribué HDFS)
Solutions big data alternatives (Sybase IQ, SAP Hana, Vectorwise, HP Vertica, etc.)DémonstrationSchéma exemple d’architecture Big DataJour 2

L’analyse des données et la visualisation

Définition de l’analyse statistique
Liens entre visualisation (Dataviz) et analyse
Synthèse des principaux outils de dataviz utilisés dans les projets
Quelques outils de traitements (Hive, etc.)
Analyse et traitement de données massives avec Spark
Comparaison avec Map Reduce
Recherche et analyse (Elastic Search, Splunk)
Les outils standard de reporting (Power BI, Tableau)
Les coûts cachés
Ce que propose l’IA dans un contexte Big Data pour l’analyse de donnéesDémonstrationExemple d’utilisation de Elastic Search en entreprise pour disposer d’un tableau de bord de recherche et d’analyse sur les meilleurs ventes d’articles
Exemple de récupération et d’analyse de données dans un data lake par la solution Spark Hadoop
Exemples de rendus graphiques (reporting) autour de gros volume de données

Sécurité éthique et enjeux juridiques du Big Data

Les données personnelles
Les informations sensibles, interdites de collecte
La CNIL régule les données numériques
Les accords intra-paysDémonstrationLes points à surveiller dans les projets Big Data

Conclusion et cohabitation avec le SI existant

Comment répondre aux besoins de l'entreprise tout en conservant les acquis de l’existant ?
Doit-on cantonner le Big Data à une infrastructure de stockage ?
Spécificités de la Data science 
Réflexion sur comment exposer mes datasets du Big Data à l'entreprise
Exemple d’architecture d’intégration
Les (nouveaux) métiers autour du Big Data)
Quelle sécurité doit-on mettre en place : intégration de l'annuaire, notion de Withelist, logique de l'API management, … ?
Les risques d’un projet Big Data

Cas d’usage et success-stories

Date de mise à jour du programme : 26/06/2024

Dates et lieux

Du 25 au 26 septembre 2024
Session garantie
Lieu
Distanciel
Durée
2 jrs
1780 € HT
Du 25 au 26 septembre 2024
Session garantie
Lieu
Paris
Durée
2 jrs
1780 € HT
Du 28 au 29 octobre 2024
Lieu
Distanciel
Durée
2 jrs
1780 € HT
Du 28 au 29 octobre 2024
Lieu
Paris
Durée
2 jrs
1780 € HT
Du 25 au 26 novembre 2024
Lieu
Distanciel
Durée
2 jrs
1780 € HT
Du 25 au 26 novembre 2024
Lieu
Paris
Durée
2 jrs
1780 € HT
Du 16 au 17 décembre 2024
Lieu
Distanciel
Durée
2 jrs
1780 € HT
Du 16 au 17 décembre 2024
Lieu
Paris
Durée
2 jrs
1780 € HT

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Avis des participants à la formation Big Data : Enjeux, concepts, architectures et outils

Note moyenne de 4.4/5(42)

Les avis figurant ci-dessous sont issus des fiches d’évaluation que remplissent les participants à la fin de la formation. Ils sont ensuite publiés automatiquement si les personnes ont explicitement accepté que nous les diffusions.

ME
5/5

Mon avis sur le contenu du stage :

"Bon équilibre théorie/pratique. Cours dynamique et interactif "

Mon avis sur la salle de formation :

"Ordinateur performant. Service support extrêmement réactif"

Ce que j'ai le plus apprécié :

"Adaptabilité du formateur"

Ce que j'ai le moins apprécié :

"Les slides semblent obsolètes (ne serait-ce que par la version des outils). Dommage car il ne reste que les notes perso pour relire post formation"

CD
4/5

Mon avis sur le contenu du stage :

"Stage intéressant qui permet de voir tous les éléments du Big Data. Peut-être vulgariser encore un peu plus et moins rentrer en détail sur des sujets techniques pointus et voir plus de cas d'utilisation et de cas concrets."

Mon avis sur le formateur :

"Bonne animation globale de la formation De très bonnes connaissances techniques. "

Ce que j'ai le plus apprécié :

"plateforme et outils très bons"

Boris
4/5

Mon avis sur le contenu du stage :

"Exemples et exercices parfois très intéressant et d'autres moins concret, mais avec un réel intérête pédagogique"

Mon avis sur la salle de formation :

"Câble réseau débranché, mais après OK, très confortable, bien aussi les tableaux numériques, cele apporte un véritable plus"

Ce que j'ai le plus apprécié :

"calme et convivialité"

QUENUM Mathilde
4/5

Mon avis sur le formateur :

"Le formateur maitrise bien son sujet et est pédagogue. Il reste disponible."

Ce que j'ai le plus apprécié :

"Les explications et les exemples d'illustration choisis par le formateur."

Ce que j'ai le moins apprécié :

"Les TP à distance auraient été mieux en présentiel. mais c'est une formation à distance , nul n'avait le choix."

OG
4/5

Mon avis sur le contenu du stage :

"Formation plus technique que ce que j'imaginais pour une première approche du Big Data"

Mon avis sur la salle de formation :

"bâtiment en travaux"

Ce que j'ai le plus apprécié :

"petit groupe"

Ce que j'ai le moins apprécié :

"bruit des travaux"

PZO
4/5

Mon avis sur le contenu du stage :

"Le cours est complet, avec des TPs pour bien comprendre les notions, les diapos sont détaillés, donc c'était très bien."

Mon avis sur le formateur :

"L'animateur a été super, très compréhensible, patient et il prenait du temps pour bien expliquer, pour nous aider durant les TPs pour qu'on puisse bien comprendre."

PZO
4/5

Mon avis sur le contenu du stage :

"Le cours est complet, avec des TPs pour bien comprendre les notions, les diapos sont détaillés, donc c'était très bien."

Mon avis sur le formateur :

"L'animateur a été super, très compréhensible, patient et il prenait du temps pour bien expliquer, pour nous aider durant les TPs pour qu'on puisse bien comprendre."

Pierre
4/5

Mon avis sur le contenu du stage :

"Bonne présentation et explication sur les bases BIgData"

Mon avis sur le formateur :

"Très agréable"

Mon avis sur la salle de formation :

"Super café !"

Ce que j'ai le plus apprécié :

"Café et le formateur :-)"

WALLYN Olivier
5/5

Mon avis sur le contenu du stage :

"très clair"

Mon avis sur le formateur :

"plein d'exemples très pédagogue"

Ce que j'ai le plus apprécié :

"fluide"

Ce que j'ai le moins apprécié :

"aucun"

BP
5/5

Mon avis sur le contenu du stage :

"Super formation, avec des cas pratiques très proches de la réalité de l'entreprise."

Mon avis sur le formateur :

"Très bon formateur, attentif à son audience, très pégagogue et très simpathique, et qui connait son sujet !"

BO
4/5

Ce que j'ai le plus apprécié :

"échanges, clarté de la présentation des éléments, fil conducteur suivi pendant les 48 h"

Ce que j'ai le moins apprécié :

"les support qui parfois semble un peu dépassés"

SEDANO Bastien
4/5

Mon avis sur le formateur :

"Professeur très pédagogue, cours intéressant."

Ce que j'ai le plus apprécié :

"Pratique"

Ce que j'ai le moins apprécié :

"Cours magistrale"

HK
5/5

Mon avis sur le formateur :

"Super animateur, de la pratique en live, meilleur moyen d'apprendre."

Ce que j'ai le plus apprécié :

"Petit groupe."

Ce que j'ai le moins apprécié :

"RAS"

LEROY Florian
5/5

Mon avis sur le contenu du stage :

"Des exemples de vraies bases de données à manipuler auraient pu être ajoutées"

Ce que j'ai le plus apprécié :

"Adaptabilité du formateur"

BROCHET François
5/5

Mon avis sur le contenu du stage :

"Quelques petites difficultés techniques avec le suivi à distance."

Mon avis sur la salle de formation :

"Suivi à distance."

EG
4/5

Mon avis sur le contenu du stage :

"Malheureusement, nous n'avons pas réalisé de TP"

Ce que j'ai le moins apprécié :

"pas de TP"

DR
5/5

Mon avis sur le contenu du stage :

"Le cours est très intéressant, bien expliqué. Et le TP a été fait selon le rythme de tous les participants."

BL
5/5

Ce que j'ai le plus apprécié :

"Matériel informatique, rétroprojecteur, intervenant"

Alexis
4/5

Mon avis sur la salle de formation :

"Super et très bon accueil de PLB un grand merci "

PT
5/5

Ce que j'ai le plus apprécié :

"Les travaux pratiques et les échanges"

REKIK Gouider
5/5

Mon avis sur le formateur :

"Très sympa et très pédagogue "

CJ
4/5

Ce que j'ai le plus apprécié :

"Rythme, formateur, cas pratique "

PS
4/5

Ce que j'ai le plus apprécié :

"PEDAGOGIE"

GS
4/5
CA
4/5
BAR
4/5
MT
5/5
PB
4/5
RIVERAIN Aurélie
4/5
ALANOU Yves
4/5
LB
5/5
ALKEMADE Alik
4/5
CARPENTIER Vincent
4/5
BERNARD Pierre
4/5
LX
5/5
RA
5/5
JEAN Enel
5/5
PN
5/5
DL
4/5
VJ
5/5
LEPELLETIER REGIS
4/5
HA
4/5


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