Recolte et analyse de donnees volumineuses Big Data 100pour-cent sur mesure et a duree variable et pour tous les niveaux
Straformation
Découvrir le Big Data et comprendre ses enjeux.
Rassembler de grands ensembles de données.
Construire des modèles prédictifs.
Analyser les données et percevoir les enjeux et les défis.
Mettre en place un projet Big Data.
Les Caractéristiques à la mise en place d'un projet Big Data
- Différencier les projets habituels des projets Big Data.
- Analyser les échecs des projets Big Data.
- Organiser un processus de Data Science.
- Construire un projet Big Data.
Le cadre d'un projet Big Data
- Délimiter le périmètre du projet.
- Discerner les sources de données.
- Identifier les différentes entités par ces mêmes sources de données.
- Déterminer les besoins technologiques à mettre en place.
- Déduire le budget.
Gestion des projets Big Data
- Appréhender les différentes phases du projet.
- Découvrir l”Agile Data Management.
- Fixer les livrables du projet.
- Mesurer les performances.
- Percevoir la gestion des obligations juridiques.
Les composants du projet
- Identifier les composants.
- Affecter une valeur à chaque composant.
- Vérifier la validité technique du projet.
Les risques du projet
- Caractériser les risques métier et stratégiques.
- Déterminer les KPIs du projet.
- Connaître les solutions du marché.
L'organisation d'un projet en équipe
- Se répartir les compétences à avoir au sein de l'équipe ;
- Percevoir les interactions entre les parties prenantes ;
- Choisir les outils adaptés au projet ;
- Déployer une gestion de projet sur le long terme.
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