Management des Systèmes d'Information

Formation Big Data, état de l'art (Réf. BGA) BEST

Maîtriser le Big Data : fondements, technologies et usages actuels

Découvrez comment exploiter efficacement les mégadonnées pour l'analyse, la prise de décision et l'innovation. Cette formation vous permettra de comprendre les fondamentaux du Big Data, de maîtriser l'écosystème technique et d'appliquer les stratégies d'ingestion et de traitement pour relever les défis de votre organisation.

Réponse sous 24h ouvrées

En intra la formation peut être entièrement sur mesure

Durée21h
FormatInter-entreprise
NiveauTout niveau
LieuFrance — Présentiel & Distanciel
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  • Comprendre les concepts fondamentaux du Big Data et ses technologies clés
  • Maîtriser l'écosystème technique Big Data et ses applications
  • Appliquer les stratégies d'ingestion et de traitement de données massives
  • Évaluer les enjeux de gouvernance et de sécurité dans les projets Big Data
01.Introduction au Big Data : Concepts Fondamentaux
  • Définition et caractéristiques du Big Data (3V, 5V)
  • Evolution historique et enjeux actuels du Big Data
  • Cas d'usage concrets et exemples par secteur d'activité
02.Architectures Big Data : Vue d'Ensemble
  • Composants clés d'une architecture Big Data moderne
  • Modèles d'architecture (Lambda, Kappa)
  • Rôle des infrastructures cloud dans le Big Data
03.Stockage Distribué : HDFS et NoSQL
  • Introduction à HDFS (Hadoop Distributed File System)
  • Aperçu des bases de données NoSQL (Clés-Valeurs, Colonnes, Documents, Graphes)
  • Choix du système de stockage adapté aux besoins Big Data
04.Traitement Distribué : MapReduce et Spark
  • Principes et fonctionnement de MapReduce
  • Introduction et avantages d'Apache Spark
  • Comparaison MapReduce vs Spark pour le traitement de données massives
05.Ingestion de Données : Kafka et Flume
  • Principes et cas d'usage d'Apache Kafka pour le streaming
  • Utilisation d'Apache Flume pour l'ingestion de logs
  • Stratégies d'ingestion massive de données hétérogènes
06.Traitement en Temps Réel : Spark Streaming et Flink
  • Concepts du traitement de flux de données
  • Implémentation du streaming avec Spark Streaming
  • Présentation d'Apache Flink pour les applications temps réel
07.Entrepôts de Données et Lacs de Données
  • Distinction entre Data Warehouse et Data Lake
  • Architectures de Data Lake modernes (Silver, Gold)
  • Bonnes pratiques pour la gouvernance et la sécurité du Data Lake
08.Qualité et Gouvernance des Données Big Data
  • Enjeux et défis de la qualité des données massives
  • Stratégies de gouvernance des données (MDM, glossaire)
  • Conformité réglementaire (RGPD) et éthique dans le Big Data
09.Analyse et Visualisation Big Data
  • Outils d'analyse exploratoire des données massives
  • Techniques de visualisation adaptées au Big Data
  • Introduction à la Business Intelligence sur données volumineuses
10.Tendances et Perspectives du Big Data
  • Émergence du Data Mesh et Data Fabric
  • L'IA au service du Big Data (Machine Learning, Deep Learning)
  • Les défis futurs : Edge Computing, données synthétiques, souveraineté
  • --

Comprendre les fondamentaux Big Data

Identifier et expliquer les concepts clés du Big Data, ses caractéristiques (volume, vélocité, variété) et son rôle dans la prise de décision moderne, en distinguant ses applications métier.

Maîtriser l'écosystème technique Big Data

Démontrer une connaissance approfondie des technologies phares du Big Data (Hadoop, Spark, Kafka, NoSQL), leurs rôles spécifiques et leur synergie au sein d'une architecture distribuée.

Appliquer les stratégies d'ingestion/traitement

Choisir et justifier les méthodes appropriées pour l'ingestion (batch/streaming) et le traitement des données massives, en tenant compte des performances et des exigences de l'entreprise.

Évaluer les enjeux de gouvernance et sécurité

Analyser les défis liés à la qualité, la gouvernance et la sécurité des données massives, et proposer des approches pour assurer la conformité et la fiabilité des systèmes Big Data.

Financement

Cette formation est finançable via OPCO, plan de développement des compétences ou FAF. Nos conseillers prennent en charge le montage de votre dossier.

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Points forts de la formation

Maîtriser le Big Data : fondements, technologies et usages actuels — pourquoi la choisir ?

🎯
Approche pratique et adaptée

Formation inter-entreprise favorisant les échanges et le partage d'expériences entre professionnels du Big Data.

🔍
Compréhension des fondamentaux

Acquisition des concepts clés du Big Data pour établir une base solide, essentielle pour tous les niveaux, des développeurs aux managers.

🛠️
Technologies à la pointe

Exploration des technologies incontournables comme Hadoop, MapReduce et Spark, garantissant une maîtrise des outils modernes du traitement de données.

📊
Applications concrètes

Études de cas réels et applications pratiques des stratégies d'ingestion et de traitement de données massives, renforçant l'apprentissage par l'expérience.

🔒
Sécurité et gouvernance

Analyse approfondie des enjeux de gouvernance et de sécurité, préparant les participants à gérer les risques dans leurs projets Big Data.

🚀
Écosystème complet

Vue d'ensemble de l'écosystème Big Data, incluant des outils comme Kafka et Flume, pour une intégration fluide dans les projets d'entreprise.

Thématique

Questions clés

Tout ce que vous devez savoir sur Maîtriser le Big Data : fondements, technologies et usages actuels.

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Nous abordons les concepts fondamentaux du Big Data, l'écosystème technique, les stratégies d'ingestion et de traitement, ainsi que les enjeux de gouvernance et de sécurité.
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Financement

Financer Maîtriser le Big Data : fondements, technologies et usages actuels

Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Maîtriser le Big Data : fondements, technologies et usages actuels. Nos conseillers vous accompagnent pour identifier la solution la plus adaptée à votre situation.

Logo OPCO – Opérateur de compétences
OPCO

Formations financées via votre opérateur de compétences

Les OPCO (Opérateurs de Compétences) peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l’alternance. Renseignez-vous auprès de votre OPCO de rattachement.

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Logo du FAF – Fonds d’Assurance Formation
FAF

Aide à la formation pour les indépendants

Les Fonds d’Assurance Formation (FAF) financent les formations des travailleurs indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d’entreprise. Le financement dépend de votre code NAF/APE et de l’organisme auquel vous cotisez (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).

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Logo France Travail
FranceTravail

Des aides pour les demandeurs d’emploi

France Travail (ex-Pôle emploi) peut financer vos formations via des dispositifs comme l’AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour valider votre projet et vérifier votre éligibilité.

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Compte Personnel de Formation
Employeur

Votre entreprise peut financer votre formation.

Votre entreprise dispose d’un budget dédié à la formation. Rapprochez vous de la direction, du manager ou du service ressources humaines de votre entreprise pour en savoir plus.

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Aide régionale à la formation
Région

Aides régionales pour la formation professionnelle

Les conseils régionaux proposent des aides financières pour favoriser l’accès à la formation, en particulier pour les jeunes, les demandeurs d’emploi ou les personnes en reconversion. Ces aides varient selon les régions.

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Dispositif FNE Formation pour entreprises
FNE Formation

Un soutien pour les entreprises en transformation

Le FNE-Formation accompagne les entreprises confrontées à des mutations économiques (transformation digitale, écologique, etc.). Il permet de financer les parcours de formation de leurs salariés, souvent à hauteur de 50 à 100 %, selon les cas.

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Concrètement, sur le terrain

Maîtriser le Big Data : fondements, technologies et usages actuels en situation

Avec les connaissances acquises, le participant a pu proposer des solutions de stockage adaptées aux besoins spécifiques de l'entreprise en matière de Big Data.

Le participant a mis en œuvre des stratégies d'ingestion de données massives, améliorant ainsi le traitement des informations au sein de l'organisation.

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