Big Data - Enjeux et perspectives par M2i

Introduction
Introduction au Big Data : de quoi s'agit
- il ?
Exemples pratiques
Les technologies concernées
Les outils
Les langages :
Hortonworks
MapR
Cloudera
IBM Watson
Démystification du Big Data
Les acteurs principaux
Les différents métiers du Big Data
Enjeux et évolutions du Big Data
La qualité des données
Le traitement des données
La protection des données
L'image de la donnée
L'humanité des données
Enjeux stratégiques et organisationnels
Le challenge technique
Investissement dans la capacité de stockage
Investissement dans l'analyse
Le Web sémantique
Les nouvelles techniques de Data mining
L'enjeux économique
L'impact organisationnel
La conduite du changement
L'apparition de nouveaux métiers
Etude de cas
Les technologies utilisées dans des projets Big Data
Les outils de stockage
L'écosystème Hadoop (Apache, Hortonworks, Cloudera, MapR, IBM, Oracle)
Les solutions de visualisation (Microstrategy, Tableau, QlikView)
Sécurité, éthique et enjeux juridiques
Assurer la protection des données
L'anonymisation d'une donnée
Le contrôle d'intégrité
Le chiffrement d'une donnée
Qu'est
- ce que la blockchain ?
Cas d'usage : Bitcoin
Etude de cas
Migration réussie d'un SI hétérogène vers une urbanisation orientée Big Data
Certification (en option)
Nos tests de validation des compétences font partie intégrante du processus d'apprentissage car ils permettent de développer différents niveaux d'abstractions.
Solliciter l'apprenant à l'aide de nos QCM, c'est lui permettre d'étayer sa réflexion en mobilisant sa mémoire pour choisir la bonne réponse. Nous sommes bien dans une technique d'ancrage mémoriel.
L'examen sera passé à la fin de la formation.

Appréhender l'ensemble des enjeux et facteurs à prendre en compte pour réussir l'intégration du Big Data dans la vision large du SI.