- Référence : OCPP
- Durée : 3 jours (21h)
- Lieu : Au choix. À distance ou en présentiel, à Paris ou en Régions
2100€ HT
Choisir une date et Réserver4.8 sur 5 étoiles
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...
Cette formation Concevoir et piloter un projet Big Data vous permet de comprendre le contexte spécifique, le vocabulaire et les enjeux du Big Data afin de bien positionner les fondations d’un tel projet tant sur le plan humain, technique, sécurité, financier et juridique.
L’écosystème technologique du Big Data (infrastructure Hadoop, NoSQL, collecte, qualité des données, analyse, MapReduce, Machine Learning, dataviz, etc.) vous apparaîtra clairement ainsi que les liens entre ces composants au niveau technique mais aussi du projet. Le facteur humain et les bonnes pratiques en matière de gouvernance des données dans un projet Big Data seront également abordés.
Objectif opérationnel :
Savoir concevoir et piloter un projet Big Data.
Objectifs pédagogiques :
Concrètement à l’issue de cette formation Concevoir et piloter un projet Big Data vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :
Public :
Ce cours s'adresse aux chefs de projet et aux coordonnateurs de données (Data Steward).
Prérequis :
Pour suivre ce cours, il est demandé de connaître les bases de données relationnelles, le langage SQL et d'avoir une expérience en conduite de projet. Idéalement avoir suivi la formation Big Data : Enjeux, concepts, architectures et outils (OBIF) ou une formation générale sur le Big Data. Certains supports de cours et autres livres sur le sujet sont souvent proposés en anglais, maitriser le vocabulaire anglophone est donc conseillé.
Les origines du Big Data
Les données au cœur des enjeux
Explosion du nombre de données
Liens entre Big Data et internet des objets (IoT)
Problématique des données structurées, semi-structurées, non structurées dans un projet Big Data
Définition d’un système Big Data
Architecture générale et fonctionnement
Les différentes offres du marché
Sécurité éthique et enjeux juridiques
Les données personnelles
Les informations sensibles, interdites de collecte
La CNIL régule les données numériques
Les accords intra-pays
Ranger les technologies dans les bonnes cases (Hadoop, MapReduce, Pig, Hive, Impala, Spark, Elasticsearch, etc.)
Différences de savoir-faire pour le chef de projet avec la BI « traditionnelle »
Léger zoom sur Hadoop
Les métiers « informatiques » concernés par le Big Data (administrateur, développeur, analyste, data scientist, etc.)
Quel élargissement des compétences pour les administrateurs et les développeurs Hadoop ?
Synthèse : exemple d’une architecture Big Data en production et positionnement des métiers
La journée type du chef de projet Big Data
Conséquences financières des choix techniques
Quelle démarche méthodologique et quelles étapes clé du chantier ?
Les prérequis à réunir et points de vigilance à surveiller ?
Comment gouverner et piloter le chantier Big Data ?
Quels sont les contributeurs internes à mobiliser ? Les profils et compétences nécessaires à intégrer ?
La connaissance de la question
Hadoop dans le SI : Processus d’adoption
Comment conserver les ressources humaines « rares » dans le contexte du Big Data ?
Datalab : une équipe, un lieu, une approche
Comment élaborer un Datalab ?
Gouvernance des Données et « Culture Données »
Définir une véritable stratégie Données
Partager les enjeux
Investir sur des initiatives ciblées et porteuses de valeur pour les métiers
Rompre avec les visions en silos
Promouvoir une « Culture Données »
Savoir communiquer (marketing digital)
À travers différents cas d’école piochés sur l’Open Data, nous effectuons des use cases permettant de définir les indicateurs clés à déterminer
La viabilité de chaque effort est bien sûr mesurée par la détermination du ROI
Quelles données ?
Quelles sources ?
L’importance de la qualité des données (data quality)
Exemple de traitement avec un ETL dédié Big Data
Résumé : les différentes phases de la collecte dans un projet
Données structurées, semi structurées et non structurées
La réconciliation avec le référenciel interne
La question du Master Data Management
Big Data ou Smart Data ?
Définition de l’analyse statistique
La Datascience
La place du Data scientist dans un projet Big Data
Datamining
L’implémentation d’indicateurs à destination du décisionnel
Résumé : les différentes phases et formes de l’analyse dans un projet
Ce que les statistiques ne disent pas
Les objectifs de la visualisation
Quels graphes pour quels usages ?
Représentation de données complexes (encodage visuel, visualisation interactive)
Savoir communiquer sur les analyses de données (Data Storytelling)
Différentes méthodes pour piloter un datalab :
- Business Driven
- Lean
- Scrum
Stratégie pour le code de débogage MapReduce
Test local du code en utilisant LocalJobRunner
Écriture et utilisation de fichiers journaux
Une étude de cas illustre les notions enseignées. Elle s’attache à la chaîne globale d'un projet Big Data, pas uniquement à sa conception et à son pilotage.
Il est possible de suivre cette formation Projet Big Data à distance. Vous participez en temps réel à la même session en même temps que les autres participants présents eux en salle de cours. Un kit spécial formation à distance vous sera envoyé avec notamment le matériel (casque micro). Vous n’avez besoin que d’un navigateur et d’une connexion internet pour suivre dans les meilleures conditions ce cours à distance Projet Big Data. Contactez-nous pour plus d’informations sur cette formation en direct de chez vous ou depuis votre bureau.
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Depuis 2017, Atlas (ex-Fafiec) a sélectionné PLB Consultant pour vous proposer les meilleures formations autour du Big Data.
- Sessions inter-entreprise sur Paris, Lyon et Lille.
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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.
Mon avis sur le contenu du stage :
"Stage très intéressant conforme aux attentes et la description. L'étude poussée de la boîte noire (algorithmes, champs des possibles etc) fut intéressante pour mieux comprendre la suite. Mais partie à retravailler à mon sens car niveau mathématique pas forcément à jour"
Mon avis sur le formateur :
"Animateur très à l'écoute et au fait de son sujet. Bon rythme de présentation malgré la densité de la formation."
Ce que j'ai le plus apprécié :
"La richesse de la formation La diversité des sujets vus L'approche critique de la formation"
Ce que j'ai le moins apprécié :
"Le suivi à distance de la formation, j'aurais préféré suivre en présentiel Groupe de travail peu participatif malheureusement 1er jour quelques légers problèmes son "
Mon avis sur le contenu du stage :
"Contenu à la fois théorique et pratique, inspiré d'une expérience riche du formateur. TP didactiques et donnant une bonne vision des principaux outils."
Mon avis sur le formateur :
"Formateur très compétent et pédagogue, s'adaptant aux stagiaires facilement."
Mon avis sur la salle de formation :
"RAS, bon accueil"
Ce que j'ai le plus apprécié :
"Qualité des équipements de projection"
Ce que j'ai le moins apprécié :
"VM un peu lente, mais cela n'a pas empêché la réalisation des TP."
Mon avis sur le contenu du stage :
"Bémol sur la forme du ppt cours : un peu négligé, beaucoup de fautes d'orthographe Couvre les aspects importants : un peu de compréhension Infrastructure, Architecture Big Data, mais surtout focus sur l'analyse de besoin, l'analyse de données et la livraison. Ce compromis me va, je n'aurais pas voulu davantage de contenus Infra/Architecture Beaucoup apprécié les cas d'étude concrets du 2e jour qui font prendre conscience du challenge métier"
Mon avis sur la salle de formation :
"Léger bémol sur la connexion Internet, mais corrigé en cours de formation par un employé de PLB."
Mon avis sur le contenu du stage :
"Sujet compliqué du fait du périmètre vaste, des profils hétérogènes et du temps limité, pour aborder suffisamment théorie et pratique, technique et projet, mais heureusement bien géré par le formateur :)"
Ce que j'ai le plus apprécié :
"Bon outils et nombreux supports intéressants"
Ce que j'ai le moins apprécié :
"Outils nécessitant installation logicielle, logmein (donc pas forcément possible sur un device pro) Bcp de supports ^^"
Mon avis sur le contenu du stage :
"Programme vaste et difficile à approfondir sur 3 jours"
Mon avis sur le formateur :
"Retour d'expérience très intéressant"
Ce que j'ai le plus apprécié :
"Agilité, diversité des expériences du formateur et de l'audience"
Ce que j'ai le moins apprécié :
"Trame globale difficile à "intégrer""
Mon avis sur le contenu du stage :
"Beaucoup de mise en pratique des méthodologies de projet En revanche, il y a peu de pratique sur environnement technique."
Mon avis sur le formateur :
"na"
Ce que j'ai le plus apprécié :
"na"
Ce que j'ai le moins apprécié :
"na"
Mon avis sur le contenu du stage :
"Très technique, pas adapté à mon profil"
Mon avis sur la salle de formation :
"Il fait chaud dans la salle"
Ce que j'ai le plus apprécié :
"Cafe"
Ce que j'ai le plus apprécié :
"Formation qu'on a pu orientée sur ma problématique personnelles"
Ce que j'ai le moins apprécié :
"Dommage de ne pas pouvoir échanger avec d'autres participants"
Mon avis sur le contenu du stage :
"Bon partage entre la partie théorique et pratique"
Ce que j'ai le plus apprécié :
"Aucun problème technique majeur de rencontré"
Diffuser une approche Data Product pour mieux valoriser ses données
Certification du Cloud Credential Council (CCC) sur les fondamentaux du Big Data
Mise en Å“uvre du Big Data avec Hadoop et Spark
Formations Informatique
et Management
en ligne à ce jour
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