Page 64 - Catalogue Formations 2024

EN

RÉALISABLE
PANORAMA
EN ANGLAIS
BIG DATA
DATES & LIEUX
ENJEUX STRATÉGIQUES ET DÉFIS TECHNOLOGIQUES
Du 25/03/2024 au 26/03/2024 à Paris
Du 09/09/2024 au 10/09/2024 à Paris
FC9BD02 PRIX : 2 010 € DURÉE : 2 JOURS PUBLIC/PRÉREQUIS

Pauses et déjeuners offerts Décideurs et ingénieurs désireux
d’appréhender les enjeux du big data
et comprendre sa mise en œuvre.
INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET SCIENCES DES DONNÉES L’expression « big data » est utilisée aujourd’hui pour décrire les ou en méthodes d’apprentissage
Des connaissances en systèmes de
PRÉSENTATION
gestion de bases de données et/
automatique sont souhaitables afin
problèmes liés aux besoins croissants d’exploitation des données
de tirer pleinement profit de cette
massives générées par les applications (logs d’applications grand
formation.
public, données scientifiques ou e-science, données issues de
capteurs, etc.). Une exploitation intelligente de ces gisements
RESPONSABLE(S)
d’informations et utilisable en pratique est en effet cruciale pour
permettre aux entreprises et organisations de mieux comprendre
leur fonctionnement et d’optimiser leurs différents processus afin
Enseignant-chercheur à Télécom
SudParis, il est spécialiste de la gestion
d’être plus concurrentielles. Encore faut-il que cette valorisation
de données et a notamment travaillé
respecte les données personnelles et la vie privée des citoyens. Bruno DEFUDE
La formation permet de mesurer et prendre en compte les sur la distribution des données à
grande échelle. Il travaille aujourd’hui
besoins, enjeux et défis techniques et organisationnels associés
sur la gestion de données dans le
à l’intelligence artificielle et au big data et à l’exploitation à valeur Cloud.
ajoutée des données massives qui s’y rattachent.
MODALITÉS
OBJECTIFS PÉDAGOGIQUES
Des exemples illustrent les concepts
- Prendre en compte l’environnement économique et les obstacles non
théoriques.
techniques en place dans un projet data/IA
- Identifier la donnée à caractère personnel
- Tenir compte des enjeux et des modalités de la conformité au regard
de la législation européenne et française
- Intégrer les techniques, qu’il s’agisse du traitement de requêtes ou de
l’analyse sur des données très volumineuses (Data Analytics) dans la
proposition de solutions big data

PROGRAMME

Introduction - Principe de fonctionnement de
- Caractéristiques du big data (les trois MapReduce
« V » : volume, vélocité, variété) - Exemples en MapReduce
- Exemples de projets big data - Écosystème Hadoop (implémentation de
MapReduce par Apache)
Écosystème économique du big data - HDFS et Hadoop
- Data et sources de création de valeur - Exemples de programmes en Hadoop
- Renforcement de business models et - Écrire des programmes Hadoop plus
nouveaux business models facilement : Hive et Pig
- Shared/Open Data: Gadget ou - Limites de MapReduce
opportunité
- Valoriser la donnée (Data) Interroger des flux en temps réel
- Problématique de traitement des flux de
Introduction aux aspects juridiques : données
Règlement Général sur la Protection des - Gérer des flux de données avec Apache
Données (RGPD) et big data
Kafka
FORMATIONS INTER-ENTREPRISES traitement Analyser des données très volumineuses DU PROGRAMME EN LIGNE
- RGPD et donnée à caractère personnel
- Processeurs de flux de données
- Présentation de Storm (Yahoo)
- Enjeux pour l’entreprise et les citoyens
- Exemples en Storm
- Obligations d’un responsable de
- Respecter les droits des personnes
- Principes du machine learning
concernées par les données
ACCÉDER À L’ENSEMBLE
personnelles
- Présentation de Mahout, librairie
- Rôle et pouvoirs de la CNIL et des autres
machine learning d’Apache
- Spark, un modèle de programmation
autorités de protection des données de
parallèle adapté au machine learning
l’UE
- Exemples d’un système de
- Piloter la conformité, en particulier
l’obligation de responsabilité
recommandation en Mahout
Interroger des données très volumineuses
- Limites des SGBD relationnels et SGBD
Synthèse et conclusion
parallèles
- Modèle de programmation parallèle sur
les données : MapReduce Visualisation des données
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