Big Data & Data Science : mythe ou réalité ?

2 jours (14 heures) - 1990 Euros HT

 Formation Perspectives et évolution de la DSI

PROGRAMME

Jour 1


APPRÉHENDER LES ENJEUX DU BIG DATA


• Une triple révolution en marche
- Tous acteurs d’une révolution sociétale : le Big Data en chiffre
- La genèse du Big Data : un changement de paradigme technologique
- De la valorisation des données à la révolution business

• Quelles opportunités pour l’entreprise ?
- Amélioration de la connaissance client
- Analyse de signaux faibles
- Opportunités technologiques issues de l’écosystème Big Data

• Zoom sur l’écosystème technologique
- Hadoop, NoSQL, Storm, Spark, etc. : comprendre la couverture fonctionnelle des grandes briques technologiques
- Découvrir les vrais acteurs de ce nouvel écosystème
- La réponse des grands acteurs IT (IBM, Oracle, SAP, etc.)


LES FONDAMENTAUX DE LA DATA SCIENCE

• Le vocabulaire d’un problème de Data Science

• De l’analyse statistique au Machine Learning

• Overview des possibilités du Machine Learning
- Analyse supervisée et analyse non supervisée
- Régression, classification

• Les grands use cases
- Régression, classification

• Savoir évaluer la performance des modèles


Jour 2


RAPPEL DES POINTS CLÉS DU JOUR 1


MISE EN PRATIQUE : « DÉCOUVERTE DE LA DATA SCIENCE AU TRAVERS D’UN CAS RÉEL »


• A partir d’une question métier, nous verrons comment modéliser cette question sous la forme d’un problème de Data Science et comment travailler les données pour les faire parler. Nous mettrons en œuvre quelques-uns des fameux algorithmes de Machine Learning, puis nous évaluerons la qualité prédictive des
modèles créés


LA DATA-DRIVEN COMPANY


• Caractéristiques des data-driven companies

• Évaluer sa maturité

• Organisation et culture
- Du reporting au prédictif
- Choix d’un modèle organisationnel : centre de compétence Big Data centralisé ou intégration de la Data Science dans les équipes
- Big Data et approche Agile

• Compétence métier
- Le data scientist : son profil, son rôle, ses outils, ses inputs / outputs
- La stratégie RH à adopter : recruter ou former
- La place du chief data officer (CDO) ou directeur de données

• Quelques patterns issues des Géants du Web
- « Stock first »
- « Jointure globale »

OBJECTIF

Appréhender les enjeux du Big Data.
Être capable d'identifier l'écosystème de la Data Science et de mesurer son apport.
Savoir anticiper son intégration dans les activités informatiques de l'entreprise. Évaluer l’impact organisationnel du Big Data dans son organisation.

PUBLIC

Directeur des systèmes d'information
Responsable organisation
Direction générale
Direction marketing
Equipe métier
Chef de projet
Architecte

PRÉREQUIS

Culture générale en informatique.
Quelques souvenirs de statistiques sont un plus.

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