- Cours pratique
- FSE
- Informatique
Formation Big Data : Concevoir et piloter un projet Big Data
- Durée
- 3 jours
- Niveau
- Fondamental
- Modalités
- Présentiel / Distanciel
Description de la formation Gestion projet Big Data
Cette formation Concevoir et piloter un projet Big Data vous permet de comprendre le contexte spécifique, le vocabulaire et les enjeux du Big Data afin de bien positionner les fondations d’un tel projet tant sur le plan humain, technique, sécurité, financier et juridique.
L’écosystème technologique du Big Data (infrastructure Hadoop, NoSQL, collecte, qualité des données, analyse, MapReduce, Machine Learning, dataviz, etc.) vous apparaîtra clairement ainsi que les liens entre ces composants au niveau technique mais aussi du projet. Le facteur humain et les bonnes pratiques en matière de gouvernance des données dans un projet Big Data seront également abordés.
Objectifs pédagogiques
Concrètement à l’issue de cette formation Concevoir et piloter un projet Big Data vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :
- Comprendre les spécificités d’un projet Big Data
- Comprendre les risques et le cadre juridique d’un projet Big Data
- Comprendre l’ensemble des technologies et les liens entre elles
- Comprendre les métiers concernés par un projet Big Data
- Savoir constituer et piloter l’équipe d’un projet Big Data
- Savoir mettre en place une gouvernance des données efficace
- Savoir piloter le cycle de vie des données (collecte, exploitation, analyse, visualisation)
- Savoir mettre en place des tests cohérents.
Objectifs opérationnels
Savoir concevoir et piloter un projet Big Data.
Il est possible de suivre cette formation Projet Big Data à distance. Vous participez en temps réel à la même session en même temps que les autres participants présents eux en salle de cours. Un kit spécial formation à distance vous sera envoyé avec notamment le matériel (casque micro). Vous n’avez besoin que d’un navigateur et d’une connexion internet pour suivre dans les meilleures conditions ce cours à distance Projet Big Data. Contactez-nous pour plus d’informations sur cette formation en direct de chez vous ou depuis votre bureau.
Programme
Contenu du cours, module par module
14 modules
- Les origines du Big Data
- Les données au cœur des enjeux
- Explosion du nombre de données
- Liens entre Big Data et internet des objets (IoT)
- Problématique des données structurées, semi-structurées, non structurées dans un projet Big Data
- Définition d’un système Big Data
- Architecture générale et fonctionnement
- Les différentes offres du marché
- Sécurité éthique et enjeux juridiques
- Les données personnelles
- Les informations sensibles, interdites de collecte
- La CNIL régule les données numériques
- Les accords intra-pays
- Ranger les technologies dans les bonnes cases (Hadoop, MapReduce, Pig, Hive, Impala, Spark, Elasticsearch, etc.)
- Différences de savoir-faire pour le chef de projet avec la BI « traditionnelle »
- Léger zoom sur Hadoop
- Les métiers « informatiques » concernés par le Big Data (administrateur, développeur, analyste, data scientist, etc.)
- Quel élargissement des compétences pour les administrateurs et les développeurs Hadoop ?
- Synthèse : exemple d’une architecture Big Data en production et positionnement des métiers
- La journée type du chef de projet Big Data
- Conséquences financières des choix techniques
- Quelle démarche méthodologique et quelles étapes clé du chantier ?
- Les prérequis à réunir et points de vigilance à surveiller ?
- Comment gouverner et piloter le chantier Big Data ?
- Quels sont les contributeurs internes à mobiliser ? Les profils et compétences nécessaires à intégrer ?
- La connaissance de la question
- Hadoop dans le SI : Processus d’adoption
- Comment conserver les ressources humaines « rares » dans le contexte du Big Data ?
- Datalab : une équipe, un lieu, une approche
- Comment élaborer un Datalab ?
- Gouvernance des Données et « Culture Données »
- Définir une véritable stratégie Données
- Partager les enjeux
- Investir sur des initiatives ciblées et porteuses de valeur pour les métiers
- Rompre avec les visions en silos
- Promouvoir une « Culture Données »
- Savoir communiquer (marketing digital)
- À travers différents cas d’école piochés sur l’Open Data, nous effectuons des use cases permettant de définir les indicateurs clés à déterminer
- La viabilité de chaque effort est bien sûr mesurée par la détermination du ROI
- Quelles données ?
- Quelles sources ?
- L’importance de la qualité des données (data quality)
- Exemple de traitement avec un ETL dédié Big Data
- Résumé : les différentes phases de la collecte dans un projet
- Données structurées, semi structurées et non structurées
- La réconciliation avec le référenciel interne
- La question du Master Data Management
- Big Data ou Smart Data ?
- Définition de l’analyse statistique
- La Datascience
- La place du Data scientist dans un projet Big Data
- Datamining
- L’implémentation d’indicateurs à destination du décisionnel
- Résumé : les différentes phases et formes de l’analyse dans un projet
- Ce que les statistiques ne disent pas
- Les objectifs de la visualisation
- Quels graphes pour quels usages ?
- Représentation de données complexes (encodage visuel, visualisation interactive)
- Savoir communiquer sur les analyses de données (Data Storytelling)
- Différentes méthodes pour piloter un datalab :
- Business Driven
- Lean
- Scrum
- Stratégie pour le code de débogage MapReduce
- Test local du code en utilisant LocalJobRunner
- Écriture et utilisation de fichiers journaux
Travaux pratiques
Une étude de cas illustre les notions enseignées. Elle s’attache à la chaîne globale d'un projet Big Data, pas uniquement à sa conception et à son pilotage.
Programme mis à jour le 23/07/2025
Public concerné
Ce cours s'adresse aux chefs de projet et aux coordonnateurs de données (Data Steward).
Prérequis
Pour suivre ce cours, il est demandé de connaître les bases de données relationnelles, le langage SQL et d'avoir une expérience en conduite de projet. Idéalement avoir suivi la formation Big Data : Enjeux, concepts, architectures et outils (OBIF) ou une formation générale sur le Big Data. Certains supports de cours et autres livres sur le sujet sont souvent proposés en anglais, maitriser le vocabulaire anglophone est donc conseillé.
J’évalue mes connaissances pour vérifier que je dispose des prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant le test de prérequis.
Faire le testFinancement
Cette formation peut être prise en charge par votre entreprise, seule ou avec l’appui de son opérateur de compétences. Nous fournissons le devis et les pièces attendues par l’OPCO.
4,8/5
9 avis
« Mon avis sur le contenu du stage : "Stage très intéressant conforme aux attentes et la description. L'étude poussée de la boîte noire (algorithmes, champs des possibles etc) fut intéressante pour mieux comprendre la suite. Mais partie à retravailler à mon sens car niveau mathématique pas forcément à jour" Mon avis sur le formateur : "Animateur très à l'écoute et au fait de son sujet. Bon rythme de présentation malgré la densité de la formation." Ce que j'ai le plus apprécié : "La richesse de la formation La diversité des sujets vus L'approche critique de la formation" Ce que j'ai le moins apprécié : "Le suivi à distance de la formation, j'aurais préféré suivre en présentiel Groupe de travail peu participatif malheureusement 1er jour quelques légers problèmes son " »
DUSABE Aimé « Mon avis sur le contenu du stage : "Bémol sur la forme du ppt cours : un peu négligé, beaucoup de fautes d'orthographe Couvre les aspects importants : un peu de compréhension Infrastructure, Architecture Big Data, mais surtout focus sur l'analyse de besoin, l'analyse de données et la livraison. Ce compromis me va, je n'aurais pas voulu davantage de contenus Infra/Architecture Beaucoup apprécié les cas d'étude concrets du 2e jour qui font prendre conscience du challenge métier" Mon avis sur la salle de formation : "Léger bémol sur la connexion Internet, mais corrigé en cours de formation par un employé de PLB." »
TFM « Mon avis sur le contenu du stage : "Contenu à la fois théorique et pratique, inspiré d'une expérience riche du formateur. TP didactiques et donnant une bonne vision des principaux outils." Mon avis sur le formateur : "Formateur très compétent et pédagogue, s'adaptant aux stagiaires facilement." Mon avis sur la salle de formation : "RAS, bon accueil" Ce que j'ai le plus apprécié : "Qualité des équipements de projection" Ce que j'ai le moins apprécié : "VM un peu lente, mais cela n'a pas empêché la réalisation des TP." »
PA
Les avis figurant ci-dessus sont issus des fiches d’évaluation que remplissent les participants à la fin de la formation. Ils sont ensuite publiés automatiquement si les personnes ont explicitement accepté que nous les diffusions.
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