Projets big data et data visualisation

Projets big data et data visualisation

Catégorie

  • Gestion des data
Prix HT :
1 450,00 € / Par personne
Durée en heures :
Non renseigné
Formateur disposé à se déplacer chez l'apprenant :
Non
Localisation :
75009
PARIS 09
France
Niveau de la formation :
Débutant
Diplôme requis :
Bac
Éligible au CIF :
Non
Éligible au CPF :
Non
Formation diplômante :
Non
Type de formation :
Inter-Entreprise
Organisation :
Groupe et individuel
Places disponibles :
Non renseigné
Type de public visé :
  • Tout public

Introduction :

  • Se repérer dans le périmètre technologique et juridique du big data.
  • Comprendre l’intérêt du Big data pour son organisation.
  • Comprendre comment la data visualisation permet d’interpréter les données.

 

Apports théoriques et méthodologies  50 %
Etudes de cas et retours d’expériences. 50 %

Objectifs :

Le Big Data est un sujet d’actualité, mais difficile de s’y repérer et d’identifier en quoi il peut devenir un vrai projet dans une organisation. Cette formation au travers d’études de cas et de retours d’expériences d’experts, vous donne un éclairage complet sur l’état de l’art du Big Data aujourd’hui et les possibilités offertes par les technologies d’analyse et de data visualisation.

Détails du programme :

Le Big Data, qu’est-ce que c’est ? :

 

La volumétrie exponentielle des données produites sur le Web médias sociaux, données issues des sites web , géolocalisation, open data…


L’économie du Big Data :

 

  • Quelle valeur ajoutée des données une fois filtrées et traitées ?
  • Les grands projets soutenus en France, en Europe et à l’International.
  • Quels usages et quels intérêts pour les domaines de la documentation, de la recherche, de la veille, du marketing…
  • Etudes de cas sur différents projets.

 

Les technologies du Big Data :

 

  • Les espaces de stockage, de visualisation et de restitution.
  • Focus sur les outils de cartographie : en mode SaaS, en mode intégré ?
  • Exemples de visualisations et de restitutions.
  • Comment mesurer les données : filtres et méthodes d’analyse.
  •  Prospective : Le Big Data et les évolutions technologiques, ce que l’on pourra faire demain

 

Focus sur les données non strucurées :

 

  • Comment l'information/ documentation peut tirer profit du Big data
  • Etudes de cas en analyse documentaire, veille et dématérialisation

 

La représentation grapghique des données :

 

  • Comment représenter les bonnes données avec les bons graphiques
  • Découvrir de nouvelles formes de représentation graphique
  • Les erreurs à ne pas commettre en visualisation graphique

 

Le périmètre juridique :

 

  • Les lois sur la propriété industrielle, informatique et liberté (CNIL), les données personnelles.
  • Les jurisprudences du domaine.
  • Règles jutidiques et éthiques
  • Etude de cas : les données ouvertes et le Big data

 

La conduite d'un projet Big data :

 

  • Par où commencer
  • La feuille de route
  • Critères de succès de votre projet Big data

Prérequis :

Avoir une bonne compréhension des technologies du web.

 

Public concerné :

Toute personne souhaitant comprendre l’environnement des projets Big data.

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