Comprendre les concepts et les enjeux du Big Data :
- Origine et définition du Big Data
- Les enjeux du Big Data : ROI, organisation, confidentialité des données
- Présentation des technologies spécifiques pour le Big Data (Tableau, Talend, Qlikview ...)

Techniques et méthodes Big data analytics :
- Machine Learning, une composante de l'intelligence artificielle
- Découvrir les trois familles : Régression, Classification et Clustering
- La préparation des données (data preparation, feature engineering)
- Générer des modèles en R ou Python
- Découvrir les outils du marché : Jupyter Notebook, Dataïku, Amazon Machine Learning...

Data visualisation :
- Définir le besoin de la data visualisation
- Analyse et visualisation des données
- Peut concerner tous les types de données dans la DataViz ?
- Les outils DataViz du marché

Les outils :
- Quels outils existe-t-il aujourd'hui ?
-Quels outils pour la recherche et quels outils pour l'industrie ?