Big Data Enjeux et opportunités

Formation

À Cesson Sevigne

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Description

  • Typologie

    Formation

  • Lieu

    Cesson sevigne

A l’ère du numérique, le déluge de données crée de nouvelles opportunités économiques pour les entreprises. La possibilité d’analyser ces masses de données représente un avantage non négligeable en termes de compétitivité, et de nouveaux métiers apparaissent comme celui de Data Scientist. Toute la chaîne du décisionnel est impactée par ces « big data », de la collecte des données hétérogènes à leur analyse et leur visualisation, en temps contraint. Différents métiers de l’entreprise sont également impactés par ce phénomène comme le marketing ou la stratégie d’entreprise. L’objectif de cette formation est de dresser un état des lieux et un panorama des technologies disponibles pour permettre aux entreprises de garder la maîtrise de ces données et de la valeur qu’elles peuvent générer, et ainsi gérer la transformation vers l’entreprise numérique. L’organisation centrée données permet ainsi de les placer au centre de la gestion opérationnelle et décisionnelle, et de réduire le temps de prise de décision. Ce module introduit les enjeux et défis liés aux données massives, dresse un panorama des différentes techniques à disposition, aborde les panorama, aspects méthodologiques, ainsi que l’impact de ce phénomène des Big Data sur la stratégie d’entreprise. Un ensemble de cas d'usage complète ce panorama.

Les sites et dates disponibles

Lieu

Date de début

Cesson Sevigne ((35) Ille-et-Vilaine)
Voir plan
Avenue de la Boulaie, 35576

Date de début

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Les Avis

Le programme

  • Enjeux et oppportunités
    • Qu'est-ce que les Big Data?
    • Enjeux sociétaux et économiques
    • Introduction aux aspects juridiques
    • Cas d'usage des Big Data
    • Montée en puissance des Big Data et de l'analytique: quelles implications pour la Business Intelligence?
  • Panorama des techniques liées aux Big Data
    • Acquisition des données (croudsourcing, web, crawling, web scrapping)
    • Stockage des données: les bases de données NoSQL
    • Traitement distribué: le paradigme MapReduce et l'écosystème Hadoop
    • Analyse des données: classification et clustering, modèles prédictifs
  • Méthodologie
    • Comment concevoir et gérer un projet Big Data
    • Rôle du spécialiste des données
    • Modèles de mise en place des projets Big Data
  • Stratégie
    • Impact dur la stratégie d'entreprise
    • Valorisation des données
    • Open data & open innovation

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