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Formation Big Data en ligne

Mise à jour le 18 aout 2022  Par   Partagez
Cette formation Big Data en ligne est à destination des managers qui n'ont guère le temps d'investir dans un programme long et souhaitent savoir concrètement de quoi il en retourne afin de prendre les décisions les plus opportunes en matière d'investissement. Ce guide en ligne d'auto formation gratuit est fait pour eux.

Qu'est-ce que le Big Data ?

Une salle de formation au Big Data Le Big Data est la solution technologique assez révolutionnaire.

En effet, le Big Data remet en question les fondamentaux de l'exploitation des données disponibles, telle qu'elle était envisagée jusqu'à aujourd'hui dans la conception des systèmes d'information et, plus précisément, des Data Warehouse pour ce qui concerne la Business Intelligence.

La technologie mise en oeuvre pour le Big Data est à même de stocker et de permettre des analyses rapides sur d'impressionnants volumes de données de l'ordre de la centaine de pétaoctets, soit 100*1015.

Le Big Data offre aussi la capacité d’enregistrer des informations sous des formats disparates tels que numérique, textes ou images.

Le big Data, ce sont des analyses hyper pointues

Disposer d'une telle quantité de données peut s'avérer une précieuse source d'informations et d'aide à la décision pour celui qui dispose des compétences pour bâtir les indispensables algorithmes, et interpréter les modèles de données résultants. En théorie, en tout cas, on dispose de moyens pour connaître ses clients avec une précision inégalée.

Cette précieuse connaissance est quelque part le "Graal" de toute entreprise commerciale.

Tout le monde ne s'appelle pas Google, Facebook Amazon, ALibaba ou WallMart...

Les promoteurs du Big Data, éditeurs de solutions, installateurs ou consultants, nous vantent les mérites de cette solution avec emphase. Les stratégies de communications mises en oeuvre risquent de tromper les managers qui n'ont pas suffisamment de recul pour décoder le mythe.

Bien évidemment, les corrélations extraordinaires, qui flirtent avec le stade de la divination, nécessitent des volumes de données que seuls les leaders actuels sont en mesure de disposer (encore faut-il qu'elles soient justes ;-)).

Pour des entreprises de taille plus respectable et moins présentes sur le net, les bases de données disponibles Big Data sont bien plus modestes, et ce n'est pas peu dire ;-)...

Formation en ligne en 12 fiches pratiques

Pour se construire une idée assez solide du concept, et être à même de prendre les décisions en matière de choix d'opportunités le cas échéant, vous trouverez ci-après une formation rapide en 12 fiches pratiques traitant des trois thèmes principaux : les fondamentaux, l'infrastructure technologique et les critiques.

Pour pousser plus avant sa connaissance, la quatrième partie présente des ressources complémentaires : ouvrages, MOOC et des formations universitaires pour ceux qui envisagent une réorientation de carrière.

I. Les fondamentaux

  • 1) Le Big data en trois mots

    Commençons par le début avec un "Digest" introductif qui résume en une simple page le principe et l'usage, et propose une définition du Big Data.
  • 2) Quoi ? Pourquoi ? Comment ?

    Le Big Data expliqué au manager décideur en 3 questions/réponses : Quoi, Pourquoi et Comment ?
  • 3) Le processus décisionnel

    Ne perdons pas de vue que le Big Data est aussi une solution technologique récente pour faciliter la prise de décision. Voyons comment il peut améliorer le processus décisionnel.

II. Les technologies mises en oeuvre

  • 4) L'infrastructure technologique

    Le Big Data repose sur une infrastructure bien particulière. Voyons à présent les technologies mises en oeuvre pour mieux comprendre le principe.
  • 5) La solution "Hadoop"

    L'Open Source Hadoop est aujourd'hui la principale solution de stockage et de traitement réparti. Voyons le principe de Hadoop qui est surtout conçu pour réaliser des analyses massives.
  • 6) À la base : le modèle Map Reduce

    Hadoop a été conçu en s'appuyant sur la solution Map-reduce de Google Corp.
  • 7) Les bases NoSql

    Les bases de données relationnelles ne sont pas adaptées aux calculs massivement parallèles.

    Ces calculs exigent de réformer le traditionnel principe ACID et de "dénormaliser" les bases pour introduire notamment une dose de redondance et de tolérance aux pannes : Nosql est une nouvelle structure de bases de données.

  • 8) Les livres

    Pour une meilleure compréhension, rien ne remplacera jamais les quelques heures consacrées à la lecture d'un bon ouvrage écrit par un auteur, non seulement spécialiste du sujet, mais aussi expert en transfert de connaissances. Le web ne remplit pas, et ne remplira jamais cette fonction.

    Aussi pour vous faciliter votre recherche dans les rayons de votre librairie, qu'elle soit physique ou en ligne, je vous propose une sélection d'ouvrages de référence Big Data et machine learning pour bien en comprendre les principes et les enjeux.
    Les meilleurs livres du Big Data.

  • 9) Les architectures "In-Memory"

    Pour accélérer les traitements, les modèles sont construits par itérations successives. Ces itérations prennent du temps machine. Certains éditeurs/constructeurs, profitant de la chute continue du coût des mémoires, ont conçu des systèmes de bases de données résidant en mémoire vive dit : In memory.

III. La critique

  • 10) Les vendeurs d'illusions

    Un article critique des vendeurs et autres promoteurs de solutions qui n'hésitent pas à employer des stratégies de communication trompeuses : Le Big Data et les vendeurs d'illusions .
  • 11) Le Big Data est-il une nouvelle vache à lait ?

    Il est important de ne jamais oublier que les promoteurs les plus actifs sont avant tout des vendeurs. Ils ont pour finalité bien naturelle l'amélioration durable de leur chiffre d'affaires : Big Data, la nouvelle vache à lait ?
  • 12) Les limites du Big Data

    Le Big Data n'est pas à la portée de toutes les bourses. Les investissements sont conséquents pour des résultats incertains. Pour bien en comprendre l'intérêt, il est prudent de soulever le capot de la technologie et d'en évaluer les limites : Les limites du Big Data.

IV. Les ressources

  • Analyse, Data mining et Data Visualisation

  • Méthodes et outils d Méthodes et outils d'analyse de la BI
    L'analyse des données est une composante majeure de la Business Intelligence.
  • Data Mining, explorer les données du Data WarehouseData Mining
    Il ne suffit pas de stocker une multitude de données au sein d'une base spécialisée, Data Warehouse ou Big Data, encore faut-il les exploiter. C'est là le rôle du Data Mining.
  • DataVisualisation, Dataviz, exploitation graphique des données DataVisualisation, Dataviz
    La datavisualisation, ou Dataviz, est une forme de représentation graphique d'informations particulièrement efficace pour les grandes masses de données.
  • Les MOOCs

Il existe de nombreuses solutions pour se former en ligne, tels que les MOOCs proposés par des universités ou des grandes écoles. Mais avant d'entreprendre une auto-formation de type MOOC, il est bon de faire un point sur son temps et son énergie disponible.
  • Les Masters

Pour tous ceux qui souhaitent réorienter leur carrière, il existe de multiples formations universitaires au Big Data, diplômantes de surcroît.
Le site studyramagrandesecoles propose une sélection d'universités et de grandes écoles ayant mis en place un master Big data.

À lire...

Tableaux de bord du manager innovant, le livreLes tableaux de bord du manager innovant
Une démarche en 7 étapes pour faciliter la prise de décision en équipe

Alain Fernandez
Éditeur : Eyrolles
Pages : 320 pages

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Pour bâtir un solide support décisionnel, il vaut mieux disposer de méthode. L'ouvrage de référence auprès des managers, consultants, chefs de projets décisionnels, formateurs et enseignants. 40.000 exemplaires vendus...

Les nouveaux tableaux de bord des managersLes nouveaux tableaux de bord des managers
Le projet Business Intelligence clés en main

Alain Fernandez
6ème édition Eyrolles
468 pages

Voir la fiche du livre »»»

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Un livre court mais précis pour résister aux mythe et mieux comprendre la réalité et les enjeux du Big Data et du "monde des algorithmes"...

A quoi rêvent les algorithmes : Nos vies à l'heure des big dataÀ quoi rêvent les algorithmes
Nos vies à l'heure des big data
Dominique Cardon
La république des idées
105 pages

Dispo : www.amazon.fr

Voir ici une critique plus complète : Bigdata, algorithme, données... et nous alors ?


Pour Evgeny Morozov l'essor totalement débridé des technologies n'est qu'un moteur de plus de l'économie ultra libérale. Il n'est que temps que nous, les citoyens, reprenions les technologies et nos données en main...

Le mirage numérique : Pour une politique du Big DataLe mirage numérique
Pour une politique du Big Data
Evgeny Morozov
Les Prairies Ordinaires
144 pages

Dispo : www.amazon.fr


Un ouvrage accessible pour mieux comprendre le principe du big data et du Machine Learning...

Big Data et Machine LearningBig Data et Machine Learning
Les concepts et les outils de la data science

Pirmin Lemberger, Marc Batty, Médéric Morel, Jean-Luc Raffaëlli
Dunod 3ème édition 2019
272 pages

Dispo : www.amazon.fr


Un bon ouvrage de vulgarisation du big data pour les managers...

Stratégie Big Data
Thomas Davenport
Pearson  
264 pages

Dispo : www.amazon.fr



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