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DSI : intégrer le Big Data dans les systèmes d'information
Transformation digitaleDescription
Le big data est aujourd’hui un concept en plein essor. Menaces ou opportunités, les entreprises se doivent aujourd’hui de maîtriser les technologies et d’anticiper les usages qui peuvent naître de ces technologies afin de trouver des relais de croissance ou de résister à l’arrivée de nouveaux entrants.
La Direction des Systèmes d’information qui est au cœur de la mise en œuvre de cette technologie doit assurer à la fois un rôle de veille et de conseil auprès des métiers et utilisateurs potentiels des technologies. Elle doit aussi assurer la faisabilité de la mise en œuvre des applications à un coût raisonnable en cohérence avec l’architecture informatique définie par l’entreprise.
Cette formation est destinée à donner à tous les acteurs de la DSI les clés pour comprendre les enjeux, les technologies, les contraintes techniques du big data et donner les clés aux acteurs de la DSI pour accompagner les projets d’innovation faisant appel à cette technologie.
OBJECTIFS PEDAGOGIQUES
- Cerner les enjeux et les principes clés du Big Data pour la DSI.
- Se familiariser avec les techniques du Big Data.
- Contribuer aux projets Big Data.
Pour qui
- DSI, Responsable informatique, Chef de projet informatique, Responsable Maîtrise d'ouvrage.
Prérequis
- Connaître et avoir déjà utilisé un langage de programmation.
Le programme de la formation
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DSI : intégrer le Big Data dans les systèmes d'information
1 - Comprendre le Big data
- Principes et enjeux du Big data.
- Les acteurs du Big Data.
- Les 5V du Big data.
- Exemples d’applications pour l’entreprise.
- Les principaux algorithmes du Big data et leur utilisation : Machine learning, Deep learning.
- Taxonomie des logiciels et langages du Big data.
2 - Se familiariser avec les applications du Big data
- Exemples de programmation de cas d’usages sur Python.
- Exemples d’utilisation de framework dans le cloud : Microsoft, Google, Amazon.
3 - Les données du big data
- Leur format et les moyens de stokage.
- Les traitements : JSON, CSV, Bigquery.
- La gestion des données de test.
- La réduction des dimensions.
4 - L’interaction avec les infrastructures informatiques existantes
- Les architectures du Big data.
- Le datalake.
- Les bases de données du Big data : Nosql.
- Les offres Big data dans le cloud.
- Devops et le Big data.
- Exemple de programmation de bases no sql.
5 - Mener un projet Big data
- Les clés de réussite d’un projet impliquant le Big data.
- Langage éditeur : définir les zones de maîtrise interne des données.
- Expressions et recueil des besoins.
- Expertises internes, externes.
6 - Les dimensions Ethique et Sécurité
- Big data et société : les impacts sur la vie privée.
- La vision européenne de la sécurité : le GDPR.
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