Expertises Big Data par Scribtel formation

Concepts fondamentaux du décisionnel / Analyse, conception et interrogation de bases de données : MERISE
- Bonnes pratiques et applications /n
- Les fondamentaux de la BI
- Modéliser un système d'information décisionnel
- Le Langage SQL Transact
- SQL Oracle Langage PL/SQL. SQL Server 2012/2014 - Administrer et maintenir une base de données SQL Server 2014 - Développer une base de données Oracle 12c
- Administration PostgreSQL
- Administration et administration avancée Travaux Pratiques et Projet /n
- Big Data: Tour d'horizon du Big Data Hadoop
- administration et développement Pig Latin
- Hive
- SolR
- Kibana
- Décisionnel et alimentation des données : Talend
- Alimenter un entrepôt de données SQL Server Integration Services /n
- Décisionnel et restitution de données : Business Objects BI 4, QlikView
- Designer
- Qlik Sense
- Designer. Méthodes agiles. /n
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Management de projet et gouvernance du big Data :
- Piloter une équipe projet Big Data avec une approche AGILE.
- Définir les méthodes de cadrage de la stratégie de gouvernance du Big Data.
- Assurer la mise en oeuvre d'une gouvernance des données efficace.
- Contribuer à la mise en oeuvre de la stratégie de l'entreprise.
- Analyser les enjeux économiques, juridiques et les applications concrètes.
- Superviser les étapes de préparation des données et les algorithmes de Machine Learning.
- Piloter le cycle de vie des données (collecte, exploitation, analyse, visualisation).
- Contribuer aux travaux de conception et de modélisation de nouvelles solutions.Extraction et structuration des données :
- Analyser les besoins des utilisateurs.
- Valider les données pertinentes.
- Définir la structuration de données et les solutions de stockage.
- Concevoir l'architecture d'un entrepôt de données décisionnelles.
- Mettre en place des solutions techniques pour la gestion des données volumineuses.
- Identifier le cadre juridique du stockage et de l'analyse de données.
- Assurer la qualité des données tout au long du traitement.
- Cartographier les données collectées dans un format compréhensible.
- Assurer la veille technologique.Analyse et restitution des données :
- Traduire les demandes des utilisateurs en requêtes.
- Aligner les usages métiers avec les cycles de vie de la donnée.
- Mettre en place l'analyse statistique et les outils d'enquête de données.
- Elaborer des algorithmes prédictifs.
- Définir les règles d'utilisation des technologies décisionnelles.
- Utiliser les outils de reporting dynamique et multidimensionnel.
- Mettre en place différentes techniques de visualisation.
- Développer les leviers de création de valeur.
- Améliorer la sécurité et la conformité.
- Garantir que chaque traitement soit réalisé dans le respect de la loi.
- Assurer la veille technologique.Application du Big Data aux métiers :
- Diagnostiquer le type de données à traiter avec les métiers (use cases).
- Améliorer les processus métiers.
- Optimiser les stratégies CRM du marketing relationnel.
- Mesurer le ROI (Retour sur Investissement).
- Identifier les aspects juridiques.
- Créer de nouveaux services axés sur l'utilisation finale du consommateur.
- Fournir les données requises à la réalisation d'études de marché.
- Proposer une stratégie commerciale et marketing.