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Recolte et analyse de donnees volumineuses Big Data 100pour-cent sur mesure et a duree variable et pour tous les niveaux

Straformation

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  • 59 - Lille
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  • 02 - Aisne
  • 59 - Nord
  • 60 - Oise
  • 62 - Pas-de-Calais
  • 80 - Somme
Objectifs

  • 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.v
Programme
Programme mis à jour le 31/12/2024. Il est à titre indicatif et sera adapté à vos besoins / objectifs.

(Articles L. 6316-1 et R.6316-1 et suivants du Code du travail)

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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