Formation Big Data - Enjeux et opportunité


2 jours | 4-IT-BDBA 


Introduction
Les origines du Big Data : un monde de données numériques, l'e-santé, chronologie.
Une définition par les quatre V : la provenance des données.
Une rupture : changements de quantité, de qualité, d'habitudes.
La valeur de la donnée : un changement d'importance.
La donnée en tant que matière première.
Le quatrième paradigme de la découverte scientifique.
Big Data : traitements depuis l'acquisition jusqu'au résultat
L'enchaînement des opérations. L'acquisition.
Le recueil des données : crawling, scraping.
La gestion de flux événementiels (Complex Event Processing, CEP).
L'indexation du flux entrant.
L'intégration avec les anciennes données.
La qualité des données : un cinquième V ?
Les différents types de traitement : recherche, apprentissage (machine learning, transactionnel, data mining).
D'autres modèles d'enchaînement : Amazon, e-Santé.
Un ou plusieurs gisements de données ? De Hadoop à l'in-memory.
De l'analyse de tonalité à la découverte de connaissances.
Relations entre Cloud et Big Data
Le modèle d'architecture des Clouds publics et privés.
Les services XaaS.
Les objectifs et avantages des architectures Cloud.
Les infrastructures.
Les égalités et les différences entre Cloud et Big Data.
Les Clouds de stockage.
Classification, sécurité et confidentialité des données.
La structure comme critère de classification : non structurée, structurée, semi-structurée.
Classification selon le cycle de vie : données temporaires ou permanentes, archives actives.
Difficultés en matière de sécurité : augmentation des volumétries, la distribution.
Les solutions potentielles.
Introduction à l'Open Data
La philosophie des données ouvertes et les objectifs.
La libération des données publiques.
Les difficultés de la mise en œuvre.
Les caractéristiques essentielles des données ouvertes.
Les domaines d'application. Les bénéfices escomptés.
Matériel pour les architectures de stockage
Les serveurs, disques, réseau et l'usage des disques SSD, l'importance de l'infrastructure réseau.
Les architectures Cloud et les architectures plus traditionnelles.
Les avantages et les difficultés.
Le TCO. La consommation électrique : serveurs (IPNM), disques (MAID).
Le stockage objet : principe et avantages.
Le stockage objet par rapport aux stockages traditionnels NAS et SAN.
L'architecture logicielle.
Niveaux d'implantation de la gestion du stockage.
Le "Software Defined Storage".
Architecture centralisée (Hadoop File System).
L'architecture Peer-to-Peer et l'architecture mixte.
Les interfaces et connecteurs : S3, CDMI, FUSE, etc.
Avenir des autres stockages (NAS, SAN) par rapport au stockage objet.
Protection des données
La conservation dans le temps face aux accroissements de volumétrie.
La sauvegarde, en ligne ou locale ?
L'archive traditionnelle et l'archive active.
Les liens avec la gestion de hiérarchie de stockage : avenir des bandes magnétiques.
La réplication multisites.
La dégradation des supports de stockage.
Méthodes de traitement et champs d'application
Classification des méthodes d'analyse selon le volume des données et la puissance des traitements.
Hadoop : le modèle de traitement Map Reduce.
L'écosystème Hadoop : Hive, Pig. Les difficultés d'Hadoop.
OpenStack et le gestionnaire de données Ceph.
Le Complex Event Processing : un exemple ? Storm.
Du BI au Big Data.
Le décisionnel et le transactionnel renouvelés : les bases de données NoSQL.Typologie et exemples.
L'ingestion de données et l'indexation. Deux exemples : splunk et Logstash.
Les crawlers Open Source.
Recherche et analyse : Elasticsearch.
L'apprentissage : Mahout. In-memory.
Visualisation : temps réel ou non, sur le Cloud (Bime), comparaison QlikView, Tibco Spotfire, Tableau.
Une architecture générale du data mining via le Big Data.
Cas d'usage à travers des exemples et conclusion
L'anticipation : besoins des utilisateurs dans les entreprises, maintenance des équipements.
La sécurité : des personnes, détection de fraude (postale, taxes), le réseau.
La recommandation. Analyses marketing et analyses d'impact.
Analyses de parcours. Distribution de contenu vidéo.
Big Data pour l'industrie automobile ? Pour l'industrie pétrolière ?
Faut-il se lancer dans un projet Big Data ?
Quel avenir pour les données ?
Gouvernance du stockage des données : rôle et recommandations, le Data Scientist, les compétences d'un projet Big Data.


Objectifs

Découvrir les principaux concepts du Big Data
Identifier les enjeux économiques
Evaluer les avantages et les inconvénients du Big Data
Comprendre les principaux problèmes et les solutions potentielles
Identifier les principales méthodes et champs d'application du Big Data

Pré-requis

DSI, directeurs techniques, chefs de projet, architectes, responsables SI
Connaissances de base des architectures techniques

Moyen pédagogique

Réflexion de groupe et apports théoriques du formateur
Travail d'échange avec les participants sous forme de réunion-discussion
Utilisation de cas concrets issus de l'expérience professionnelle
Validation des acquis par des questionnaires, des tests d'évaluation, des mises en situation et des jeux pédagogiques.
Remise d'un support de cours.

Moyen technique

Accueil des stagiaires dans une salle dédiée à la formation, équipée d'ordinateurs, d'un vidéo projecteur d'un tableau blanc et de paperboard.

Modalités d'organisation

Horaires – de 9h00 à 12h30 et de 13h30 à 17h00

Modalités d'évaluation

Feuille de présence signée en demi-journée,
Evaluation des acquis tout au long de la formation,
Questionnaire de satisfaction,
Attestation de stage à chaque apprenant,
Positionnement préalable oral ou écrit,
Evaluation formative tout au long de la formation,
Evaluation sommative faite par le formateur ou à l'aide des certifications disponibles

Modalités distantes

A l'aide d'un logiciel comme Teams, Zoom etc... un micro et éventuellement une caméra pour l'apprenant,
suivez une formation en temps réel et entièrement à distance. Lors de la classe en ligne, les apprenants interagissent et comuniquent entre eux et avec le formateur.
Les formations en distanciel sont organisées en Inter-Entreprise comme en Intra-Entreprise.
L'accès à l'environnement d'apprentissage (support de cours, labs) ainsi qu'aux preuves de suivi et d'assiduité (émargement, évaluation) est assuré.

Profil du formateur

Nos formateurs sont des experts dans leurs domaines d'intervention
Leur expérience de terrain et leurs qualités pédagogiques constituent un gage de qualité.

Accessibilité

Les personnes atteintes de handicap souhaitant suivre cette formation sont invitées à nous contacter directement, afin d'étudier ensemble les possibilités de suivre la formation.

Durée : 2 jours

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