De la technologie aux usages du BigData (Séminaire) (4-015)
Description
Objectif général de la formation : Donner aux participants une vision claire et complète des technologies, méthodes et usages du Big Data, en explorant leurs applications et impacts dans un contexte économique et organisationnel. Modalité : Toutes les modalités (présentiel, classe virtuelle et hybride) sont possibles Lieu possible de réalisation : Locaux du bénéficiaire ou locaux d’Ascent Formation, en France métropolitaine et dans les DROM-COM Nombre maximal de participants : 40 Niveau SAME visé : Sensibilisation (S) Compétences visées : Acquérir une compréhension globale des concepts et enjeux liés au Big Data. Identifier les implications économiques et stratégiques du Big Data. Analyser les avantages, limites et solutions liées à l’utilisation des technologies Big Data. Explorer les champs d'application et méthodes adaptées au Big Data dans divers secteurs.
Objectifs pédagogiques
- Découvrir les principaux concepts du Big Data.
- Identifier les enjeux économiques.
- Évaluer les avantages et les inconvénients du Big Data.
- Comprendre les principaux problèmes et les solutions potentielles.
- Identifier les principales méthodes et champs d'application du Big Data.
Public concerné
Prérequis
Déroulé du programme
Jour 1 : Introduction et enjeux stratégiques du Big Data (6 heures)
- Introduction aux concepts du Big Data (2 heures)
Définition et origines du Big Data.
Concepts fondamentaux : Volume, Vélocité, Variété, Véracité, Valeur.
Cas d’usage : Les transformations numériques dans différents secteurs.
Discussions : Identifier les opportunités Big Data dans des contextes métiers variés.
- Enjeux économiques du Big Data (2 heures)
Rôle des données dans les nouveaux business models.
Impacts sur la productivité, l’innovation et la compétitivité.
Études de cas : Analyse de succès et échecs liés à l’intégration du Big Data.
- Avantages et inconvénients du Big Data (2 heures)
Opportunités : Analyse prédictive, personnalisation, optimisation des processus.
Défis : coûts, compétences, sécurité et éthique.
Discussions : Identifier les risques et solutions potentielles pour les organisations.
Jour 2 : Méthodes, applications et perspectives (6 heures)
- Méthodes et champs d'application (3 heures)
Présentation des principales méthodes (analyses descriptives, prédictives, prescriptives).
Domaines d’application : marketing, finance, santé, logistique.
Travaux pratiques : Étude de cas sur une application Big Data dans un secteur donné.
- Solutions potentielles et perspectives (3 heures)
Les outils et plateformes du Big Data : Hadoop, Spark, NoSQL.
Étapes pour intégrer une stratégie Big Data dans une organisation.
Discussions : Évaluer les prochaines tendances et innovations dans le domaine.
Informations
Durée
2 jour(s)
12h
Sur demande
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