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Programme
Objectifs
Prérequis
Durée
PROGRAMME

I - Connaître l’historique du Big Data

II - Caractéristique et typologie de données

a. Principe et définition.
b. Développement historique.
c. Catégorisation des données disponible.

III - Cycle de vie d’une donnée dans un environnement Big Data

a. L’ingestion des donnés.
b. La préparation des données.
c. La virtualisation des données.

IV - Chaîne de valeur de la valeur API

a. Se positionner dans la chaine de valeur.
b. Fondements d’une stratgie API.
c. Feuille de route d’une stratégie API.

V - Socle technologie et usage du Big Data

a. Architecture technique et flux.
b. Principaux outils ( Hadoop, les bases NoSQL).

VI - Tâches intellectuelles Vs des algorithmes classiques

a. Limites des Algo classiques.
b. Apparition des langages IA.
c. Quels problèmes peut-on adresser avec l’IA ?

VII - Outils et approches

a. Intelligence réactif Vs cognitif.
b. Intelligence collective (Atelier DT).
c. Algorithme générique.
d. Réseaux de neurones.
e. Learning/Deep machine.
f. DataSet.

VIII - Industrie 4.0 ▪ Modèles d’affaire et chaines de valeurs

a. Technologies de l’internet des objets et le data management.
b. Machine/ Deep learning.

OBJECTIFS

• Connaître et comprendre les applications de ces domaines et leurs projections sur l'industrie actuelle,
• Maîtriser les méthodologies et connaître les outils propres aux projets IA & Big Data.

PRE-REQUIS

Culture générale de base en informatique.

Durée

2 JOURS

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