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
Clients Témoignent
