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Big data, comprendre sa création, ses concepts et découvrir des exemples

Tutorat en option

Big data, comprendre sa création, ses concepts et découvrir des exemples

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Ce cours en ligne a pour objectif de faire découvrir le big data au travers de différents exemples et concepts pratiques. Il s'adresse à toute personne souhaitant en apprendre plus sur le big data. La pédagogie s'appuie sur un auto-apprentissage séquencé par actions de l’utilisateur sur l’environnement à maîtriser. Une option de tutorat vient renforcer l'apprentissage (disponible à partir de 2022).


Catalogue
Sur mesure

Formation en ligne

Réf. 4RZ
Prix : 95 CHF H.T.
Langue : FR




Ce cours en ligne a pour objectif de faire découvrir le big data au travers de différents exemples et concepts pratiques. Il s'adresse à toute personne souhaitant en apprendre plus sur le big data. La pédagogie s'appuie sur un auto-apprentissage séquencé par actions de l’utilisateur sur l’environnement à maîtriser. Une option de tutorat vient renforcer l'apprentissage (disponible à partir de 2022).

Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
  • Connaître l'histoire du big data
  • Comprendre les concepts fondamentaux du big data
  • Comprendre les usages du big data

Public concerné
Toutes les personnes souhaitant élargir leurs connaissances sur le big data.

Prérequis
Aucun prérequis particulier.

Programme de la formation

Le big data : qu'est-ce que c'est ?

  • De quoi parle-t-on ?
  • Limites de l'existant.
  • Des solutions trouvées au fil des années.
  • Conclusion : le big data, un ensemble de réponses technologiques.

Les données, l'or noir du XXIe siècle

  • Introduction.
  • 5V de la donnée.
  • Volume.
  • Vélocité et variété.
  • Véracité et valeur.
  • Où récupérer la donnée ?
  • Conclusion : les données sont essentielles.

L'analyse, le monde merveilleux de la data science

  • Introduction.
  • Data science, qu'est-ce que c'est ?
  • Objectif : prédire.
  • techniques et méthodes.
  • Intelligence artificielle.
  • Machine learning.
  • Deep learning.
  • Conclusion : le futur est déjà là.

L'exploitation des données à travers des technologies novatrices

  • Introduction.
  • 1 pour tous et tous pour 1.
  • Diviser le stockage pour optimiser la performance.
  • Distribuer les tâches pour optimiser le traitement.
  • Révolution technologique et économique du cloud.
  • Conclusion.

Big data : utilisation, dérives et risques

  • Exemples d'utilisation du big data.
  • Anonymisation des données.
  • Comportements numériques.
  • Droits numériques.
  • Limites du big data et sa pertinence dans l'entreprise.
  • Conclusion.


Modalités pratiques
Activités digitales
Démonstrations, cours enregistrés, partages de bonnes pratiques, quiz, fiches de synthèse.
Tutorat
Un formateur dédié accompagne l’apprenant dès le début de sa formation. Il corrige ses exercices et répond à ses questions par e-mail. Il anime une classe à distance sur mesure planifiée par l’apprenant durant la formation. Un forum de discussion permet aussi d’échanger et de partager entre les apprenants sur leurs pratiques. Un chef de projet coordonne les échanges.
Pédagogie et pratique;
Une évaluation tout au long de la formation grâce à une pédagogie active mixant théorie, exercice, partage de pratique et gamification. Un service technique est dédié au support de l’apprenant. La formation est diffusée au format SCORM (1.2) et accessible en illimité pendant 1 an.

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 compétence acquises.