Big Data - Enjeux, Perspective Et Mise En Oeuvre

Aperçu du cours

Objectifs de formation : à l’issue de la formation, le stagiaire sera capable d’intégrer efficacement dans une stratégie d’entreprise les enjeux organisationnels et techniques du Big Data, en disposant d’une vue d’ensemble de son écosystème.

Prérequis

Avoir des connaissances de base des architectures techniques et du fonctionnement d’un système de gestion de base de données (SGBD)

Fonctionnalités

Découvrir les principaux concepts du Big Data
Appréhender les avantages et les contraintes du Big Data
Comprendre les enjeux économiques du Big Data
Connaître l’écosystème du Big Data et appréhender les technologies associées
Savoir anticiper son intégration dans les activités informatiques de l’entreprise
Prendre en compte la sécurité et la confidentialité des données dans l’exploitation du Big Data

Public ciblé

Directeurs SI
Responsables SI
Chefs de projets
Architectes
Consultants
Toute personne intéressée par le Big Data

Détails

35 Sections
217 Lessons
14 heures

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Introduction

9
- 1.1
  Présentation et définition du Big Data
- 1.2
  Apports
- 1.3
  Le marché du Big Data
- 1.4
  Démystifier cette ressource
- 1.5
  Les technologies concernées
- 1.6
  Hadoop et son écosystème
- 1.7
  Les métiers
- 1.8
  Les distributions
- 1.9
  Travaux pratiques: présentation des acteurs du marché
Introduction

9
- 2.1
  Présentation et définition du Big Data
- 2.2
  Apports
- 2.3
  Le marché du Big Data
- 2.4
  Démystifier cette ressource
- 2.5
  Les technologies concernées
- 2.6
  Hadoop et son écosystème
- 2.7
  Les métiers
- 2.8
  Les distributions
- 2.9
  Travaux pratiques: présentation des acteurs du marché
Introduction

9
- 3.1
  Présentation et définition du Big Data
- 3.2
  Apports
- 3.3
  Le marché du Big Data
- 3.4
  Démystifier cette ressource
- 3.5
  Les technologies concernées
- 3.6
  Hadoop et son écosystème
- 3.7
  Les métiers
- 3.8
  Les distributions
- 3.9
  Travaux pratiques: présentation des acteurs du marché
Introduction

9
- 4.1
  Présentation et définition du Big Data
- 4.2
  Apports
- 4.3
  Le marché du Big Data
- 4.4
  Démystifier cette ressource
- 4.5
  Les technologies concernées
- 4.6
  Hadoop et son écosystème
- 4.7
  Les métiers
- 4.8
  Les distributions
- 4.9
  Travaux pratiques: présentation des acteurs du marché
Introduction

9
- 5.1
  Présentation et définition du Big Data
- 5.2
  Apports
- 5.3
  Le marché du Big Data
- 5.4
  Démystifier cette ressource
- 5.5
  Les technologies concernées
- 5.6
  Hadoop et son écosystème
- 5.7
  Les métiers
- 5.8
  Les distributions
- 5.9
  Travaux pratiques: présentation des acteurs du marché
Introduction

9
- 6.1
  Présentation et définition du Big Data
- 6.2
  Apports
- 6.3
  Le marché du Big Data
- 6.4
  Démystifier cette ressource
- 6.5
  Les technologies concernées
- 6.6
  Hadoop et son écosystème
- 6.7
  Les métiers
- 6.8
  Les distributions
- 6.9
  Travaux pratiques: présentation des acteurs du marché
Introduction

9
- 7.1
  Présentation et définition du Big Data
- 7.2
  Apports
- 7.3
  Le marché du Big Data
- 7.4
  Démystifier cette ressource
- 7.5
  Les technologies concernées
- 7.6
  Hadoop et son écosystème
- 7.7
  Les métiers
- 7.8
  Les distributions
- 7.9
  Travaux pratiques: présentation des acteurs du marché
Enjeux et perspective d'avenir du Big Data

5
- 8.1
  La qualité des données
- 8.2
  Open Data
- 8.3
  Traiter les données
- 8.4
  La sécurité des données
- 8.5
  L’image de la donnée
Enjeux et perspective d'avenir du Big Data

5
- 9.1
  La qualité des données
- 9.2
  Open Data
- 9.3
  Traiter les données
- 9.4
  La sécurité des données
- 9.5
  L’image de la donnée
Enjeux et perspective d'avenir du Big Data

5
- 10.1
  La qualité des données
- 10.2
  Open Data
- 10.3
  Traiter les données
- 10.4
  La sécurité des données
- 10.5
  L’image de la donnée
Enjeux et perspective d'avenir du Big Data

5
- 11.1
  La qualité des données
- 11.2
  Open Data
- 11.3
  Traiter les données
- 11.4
  La sécurité des données
- 11.5
  L’image de la donnée
Enjeux et perspective d'avenir du Big Data

5
- 12.1
  La qualité des données
- 12.2
  Open Data
- 12.3
  Traiter les données
- 12.4
  La sécurité des données
- 12.5
  L’image de la donnée
Enjeux et perspective d'avenir du Big Data

5
- 13.1
  La qualité des données
- 13.2
  Open Data
- 13.3
  Traiter les données
- 13.4
  La sécurité des données
- 13.5
  L’image de la donnée
Enjeux et perspective d'avenir du Big Data

5
- 14.1
  La qualité des données
- 14.2
  Open Data
- 14.3
  Traiter les données
- 14.4
  La sécurité des données
- 14.5
  L’image de la donnée
Aspect stratégiques et organisationnels de la donnée

8
- 15.1
  Le défi technique de la donnée
- 15.2
  Les investissements: capacité de stockage, analyse des données
- 15.3
  Le web sémantique
- 15.4
  Les défis économiques
- 15.5
  L’impact sur l’organisation
- 15.6
  La conduite du changement
- 15.7
  Les nouveaux métiers
- 15.8
  Travaux pratiques: présentation des usages du Big Data
Aspect stratégiques et organisationnels de la donnée

8
- 16.1
  Le défi technique de la donnée
- 16.2
  Les investissements: capacité de stockage, analyse des données
- 16.3
  Le web sémantique
- 16.4
  Les défis économiques
- 16.5
  L’impact sur l’organisation
- 16.6
  La conduite du changement
- 16.7
  Les nouveaux métiers
- 16.8
  Travaux pratiques: présentation des usages du Big Data
Aspect stratégiques et organisationnels de la donnée

8
- 17.1
  Le défi technique de la donnée
- 17.2
  Les investissements: capacité de stockage, analyse des données
- 17.3
  Le web sémantique
- 17.4
  Les défis économiques
- 17.5
  L’impact sur l’organisation
- 17.6
  La conduite du changement
- 17.7
  Les nouveaux métiers
- 17.8
  Travaux pratiques: présentation des usages du Big Data
Aspect stratégiques et organisationnels de la donnée

8
- 18.1
  Le défi technique de la donnée
- 18.2
  Les investissements: capacité de stockage, analyse des données
- 18.3
  Le web sémantique
- 18.4
  Les défis économiques
- 18.5
  L’impact sur l’organisation
- 18.6
  La conduite du changement
- 18.7
  Les nouveaux métiers
- 18.8
  Travaux pratiques: présentation des usages du Big Data
Aspect stratégiques et organisationnels de la donnée

8
- 19.1
  Le défi technique de la donnée
- 19.2
  Les investissements: capacité de stockage, analyse des données
- 19.3
  Le web sémantique
- 19.4
  Les défis économiques
- 19.5
  L’impact sur l’organisation
- 19.6
  La conduite du changement
- 19.7
  Les nouveaux métiers
- 19.8
  Travaux pratiques: présentation des usages du Big Data
Aspect stratégiques et organisationnels de la donnée

8
- 20.1
  Le défi technique de la donnée
- 20.2
  Les investissements: capacité de stockage, analyse des données
- 20.3
  Le web sémantique
- 20.4
  Les défis économiques
- 20.5
  L’impact sur l’organisation
- 20.6
  La conduite du changement
- 20.7
  Les nouveaux métiers
- 20.8
  Travaux pratiques: présentation des usages du Big Data
Aspect stratégiques et organisationnels de la donnée

8
- 21.1
  Le défi technique de la donnée
- 21.2
  Les investissements: capacité de stockage, analyse des données
- 21.3
  Le web sémantique
- 21.4
  Les défis économiques
- 21.5
  L’impact sur l’organisation
- 21.6
  La conduite du changement
- 21.7
  Les nouveaux métiers
- 21.8
  Travaux pratiques: présentation des usages du Big Data
Présentation des technologies du Big Data

6
- 22.1
  Le stockage des données
- 22.2
  Les prérequis du stockage
- 22.3
  Le NoSQL
- 22.4
  Hadoop et ses outils
- 22.5
  Les distributions Big Data
- 22.6
  La visualisation du Big Data
Présentation des technologies du Big Data

6
- 23.1
  Le stockage des données
- 23.2
  Les prérequis du stockage
- 23.3
  Le NoSQL
- 23.4
  Hadoop et ses outils
- 23.5
  Les distributions Big Data
- 23.6
  La visualisation du Big Data
Présentation des technologies du Big Data

6
- 24.1
  Le stockage des données
- 24.2
  Les prérequis du stockage
- 24.3
  Le NoSQL
- 24.4
  Hadoop et ses outils
- 24.5
  Les distributions Big Data
- 24.6
  La visualisation du Big Data
Présentation des technologies du Big Data

6
- 25.1
  Le stockage des données
- 25.2
  Les prérequis du stockage
- 25.3
  Le NoSQL
- 25.4
  Hadoop et ses outils
- 25.5
  Les distributions Big Data
- 25.6
  La visualisation du Big Data
Présentation des technologies du Big Data

6
- 26.1
  Le stockage des données
- 26.2
  Les prérequis du stockage
- 26.3
  Le NoSQL
- 26.4
  Hadoop et ses outils
- 26.5
  Les distributions Big Data
- 26.6
  La visualisation du Big Data
Présentation des technologies du Big Data

6
- 27.1
  Le stockage des données
- 27.2
  Les prérequis du stockage
- 27.3
  Le NoSQL
- 27.4
  Hadoop et ses outils
- 27.5
  Les distributions Big Data
- 27.6
  La visualisation du Big Data
Présentation des technologies du Big Data

6
- 28.1
  Le stockage des données
- 28.2
  Les prérequis du stockage
- 28.3
  Le NoSQL
- 28.4
  Hadoop et ses outils
- 28.5
  Les distributions Big Data
- 28.6
  La visualisation du Big Data
Les enjeux juridiques, sécuritaires et éthiques

3
- 29.1
  La protection des données: anonymisation d’une donnée, contrôle d’intégrité, chiffrement d’une donnée
- 29.2
  Le RGPD
- 29.3
  Travaux pratiques : étude d’une mise en place du Big Data dans une entreprise
Les enjeux juridiques, sécuritaires et éthiques

3
- 30.1
  La protection des données: anonymisation d’une donnée, contrôle d’intégrité, chiffrement d’une donnée
- 30.2
  Le RGPD
- 30.3
  Travaux pratiques : étude d’une mise en place du Big Data dans une entreprise
Les enjeux juridiques, sécuritaires et éthiques

3
- 31.1
  La protection des données: anonymisation d’une donnée, contrôle d’intégrité, chiffrement d’une donnée
- 31.2
  Le RGPD
- 31.3
  Travaux pratiques : étude d’une mise en place du Big Data dans une entreprise
Les enjeux juridiques, sécuritaires et éthiques

3
- 32.1
  La protection des données: anonymisation d’une donnée, contrôle d’intégrité, chiffrement d’une donnée
- 32.2
  Le RGPD
- 32.3
  Travaux pratiques : étude d’une mise en place du Big Data dans une entreprise
Les enjeux juridiques, sécuritaires et éthiques

3
- 33.1
  La protection des données: anonymisation d’une donnée, contrôle d’intégrité, chiffrement d’une donnée
- 33.2
  Le RGPD
- 33.3
  Travaux pratiques : étude d’une mise en place du Big Data dans une entreprise
Les enjeux juridiques, sécuritaires et éthiques

3
- 34.1
  La protection des données: anonymisation d’une donnée, contrôle d’intégrité, chiffrement d’une donnée
- 34.2
  Le RGPD
- 34.3
  Travaux pratiques : étude d’une mise en place du Big Data dans une entreprise
Les enjeux juridiques, sécuritaires et éthiques

3
- 35.1
  La protection des données: anonymisation d’une donnée, contrôle d’intégrité, chiffrement d’une donnée
- 35.2
  Le RGPD
- 35.3
  Travaux pratiques : étude d’une mise en place du Big Data dans une entreprise

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bprigent

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