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Parcours certifiant mettre en œuvre les architectures big data

Bloc de compétences d'un Titre RNCP

Parcours certifiant mettre en œuvre les architectures big data

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Ce parcours de formation représente le quatrième bloc de compétences du titre RNCP de niveau 7 (Bac +5) "Expert en informatique et systèmes d’information" reconnu par l'État. L'ensemble de ces formations vous permettra de comprendre les statistiques descriptives et le traitement des données associées. Vous apprendrez aussi comment gérer un projet big data et à comprendre le rôle stratégique de la valeur des données pour l’entreprise.


Inter
Intra
Sur mesure

Cours de synthèse en présentiel ou en classe à distance

Réf. XNI
Prix : 7160 € H.T.
  15j - 105h
Pauses-café et
déjeuners offerts
Prix remisé de 35% sur les cours composant ce parcours. Aucune autre remise applicable.




Ce parcours de formation représente le quatrième bloc de compétences du titre RNCP de niveau 7 (Bac +5) "Expert en informatique et systèmes d’information" reconnu par l'État. L'ensemble de ces formations vous permettra de comprendre les statistiques descriptives et le traitement des données associées. Vous apprendrez aussi comment gérer un projet big data et à comprendre le rôle stratégique de la valeur des données pour l’entreprise.

Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
  • Comprendre l'intérêt de la statistique descriptive
  • Traitement de données et analyse statistique avec R
  • Comprendre l'intérêt de l’approche data mining
  • Comprendre l'écosystème technologique nécessaire pour réaliser un projet big data
  • Comprendre le rôle stratégique de la valeur des données pour l'entreprise

Public concerné
Toute personne souhaitant apprendre la sécurité des systèmes d’information.

Prérequis
Être titulaire d'un diplôme de niveau 6 (Bac +3) ou d'un niveau 5 (BAC+2) et 3 ans d'expérience, sous réserve de la validation du dossier VAP. Connaissance des concepts de programmation.

Programme de la formation

Traitement statistique des données à une dimension

  • Type de données : qualitative ou quantitative.
  • Données avec effectif : calcul de fréquences et interprétation.
  • Tri et traitement des données : mise en forme statistique de différents exemples de données brutes.
  • Représentations graphiques.
  • Paramètres de position : moyenne, mode, médiane.
  • Les paramètres de dispersion : étendue, quantiles, décile, variance.
  • La variance : une moyenne "d'écarts".
Exercice
Transformation, tri et représentation des données. Mesure de leur dispersion.

Objets et notions de programmation R

  • Les objets de type vecteurs, matrix, array, factor, data.frame, list.
  • Manipulation des objets, classe d'objet, fonctions spécifiques, jointure.
  • Sauvegarde, suppression de mémoire.
  • Notions de boucle (for et while), condition (if), switch.
Exercice
Manipulation des types d'objets.

Les techniques de l’approche data mining

  • Méthode basée sur la classification : identification de groupes d’individus statistiques.
  • Méthode par association : mise en évidence d’une cause et d’une conséquence.
  • Méthode de l’estimation : complément d’un effectif ou d’une fréquence d’un jeu de données.
  • Apports du data mining pour le traitement des grandes volumétries de données.
  • Méthode de segmentation : définition de critères, extension de la méthode de classification et principe des k-means.
  • Méthode de prévision : importance de la temporalité et des hypothèses.
Travaux pratiques
Appréhender les différentes méthodes en fonction des besoins exprimés

Les technologies du big data

  • Description de l'architecture et des composants de la plateforme Hadoop.
  • Les modes de stockage (NoSQL, HDFS).
  • Principes de fonctionnement de MapReduce, Spark, Storm...
  • Principales distributions du marché (Hortonworks, Cloudera, MapR, Elastic Map Reduce, Biginsights).
  • Installer une plateforme Hadoop.
  • Les technologies du data scientist.
  • Présentation des technologies spécifiques pour le big data (Tableau, Talend, Qlikview...).
Exercice
Installation d'une plateforme big data Hadoop (via Cloudera QuickStart ou autre).

Démarche de gestion de la qualité des données

  • Périmètre de la démarche qualité.
  • Niveau d'approche et de granularité.
  • La place de la qualité dans la démarche de gouvernance.
  • Les acteurs et l'organisation. L'exemple COBIT.
  • Mise en œuvre de la démarche "projet".
  • Le coût de la non qualité
Etude de cas
Les 10 actions à lancer par le comité de gouvernance.


Certification incluse
Chaque bloc de compétences est validé au travers d'un examen écrit sous forme d'étude de cas.

Modalités d'évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de QCM, mises en situation, travaux pratiques…
Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.

Mentions légales
Taux d'obtention :

Titres RNCP associés
Pour aller plus loin et renforcer votre employabilité, découvrez les titres RNCP qui contiennent ce parcours certifiant.

Solutions de financement
Pour trouver la meilleure solution de financement adaptée à votre situation : contactez votre conseiller formation.
Il vous aidera à choisir parmi les solutions suivantes :
  • Le plan de développement des compétences de votre entreprise : rapprochez-vous de votre service RH.
  • Le dispositif FNE-Formation.
  • L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
  • Pôle Emploi sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller Pôle Emploi.
  • Le plan de développement des compétences de votre entreprise : rapprochez-vous de votre service RH.
  • Le dispositif FNE-Formation.
  • L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
  • Pôle Emploi sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller Pôle Emploi.

Horaires
En présentiel, les cours ont lieu de 9h à 12h30 et de 14h à 17h30.
Les participants sont accueillis à partir de 8h45. Les pauses et déjeuners sont offerts.
Pour les stages pratiques de 4 ou 5 jours, quelle que soit la modalité, les sessions se terminent à 15h30 le dernier jour.

Dates et lieux
sousTitre.
Du 4 au 5 août 2022 *
FR
Classe à distance
Session garantie
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Du 4 au 5 août 2022
FR
Paris La Défense
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Du 8 au 9 septembre 2022
FR
Paris La Défense
S’inscrire
Du 10 au 11 octobre 2022
FR
Paris La Défense
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Du 10 au 11 octobre 2022 *
FR
Classe à distance
Session garantie
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