Formations

Big Data : Framework et écosystème : à l’heure actuelle, Hadoop et Apache Spark sont les principaux Framework Big Data. Utilisés pour le stockage et le traitement d’immenses volumes de données, ces Framework logiciels et leurs différents composants sont utilisés par de très nombreuses entreprises pour leurs projets Big Data (Facebook, Linkedin, Amazon, ebay, Twitter, Microsoft etc…).

Data Science : Le Big data marque le début d’une transformation majeure, qui va affecter de façon profonde l’ensemble des secteurs (de l’e-commerce à la recherche scientifique en passant par la finance et la santé). L’exploitation de ces immenses masses de données nécessite des techniques mathématiques sophistiquées visant à extraire l’information pertinente. L’ensemble de ces méthodes forme le socle de la science de données (ou data science).

Deep Learning : c’est un type d’intelligence artificielle dérivé du machine learning où la machine est capable d’apprendre par elle-même, contrairement à la programmation où elle se contente d’exécuter à la lettre des règles prédéterminées. « Les algorithmes d’apprentissage profond (deep learning), promettent de changer nos sociétés et pourront relever les plus grands défis de ce siècle » par Olivier Bousquet, directeur de « Google IA Europe ».

Cyber sécurité et Big Data : il est indispensable de comprendre les concepts de base de la cyber sécurité et d’acquérir les compétences nécessaires pour protéger les données surtout dans un contexte Big Data. Il est également fortement conseillé de pouvoir analyser les données de sécurité en interprétant les événements et les alertes reçus.

Virtualisation, Cloud privé et Big Data : La virtualisation et le Cloud représentent une solution émergente pour les infrastructures des systèmes d’informations des entreprises. La concrétisation de ce type de solution passe par la compréhension de son apport pour les entreprises et la maitrise des différentes technologies réalisant son implémentation.

Préparation à la certification Cloudera data analyst cca159

Développer en Python : Actuellement, le langage Python figure comme un outil incontournable pour la data science. Ceci est principalement dû à sa rigueur et à sa capacité à s’intégrer à des infrastructures techniques robustes ce qui en fait un choix de prédilection pour les Big Data.

Blockchain : véritable registre partagé, transparent, infalsifiable et sécurisé, la blockchain n’impacte plus uniquement les activités financières, le nombre de ses usages ne cesse de s’élargir à de nouveaux domaines : Internet des Objets, démocratie, immobilier, certificats de propriétés, crowdfunding, régulations, réservations, etc. On compare son impact à celui provoqué par l’émergence de l’Internet il y a 30 ans.

Devops : référentiel de bonnes pratiques poussé initialement par les grands acteurs du Web, la démarche DevOps vise à renforcer la collaboration entre les équipes de développement – les « Dev » – et les équipes d’opération – les « Ops » – et ce dans un but d’améliorations multiples :

Business Intelligence : L’informatique décisionnelle est un secteur en plein développement. Les entreprises ont besoin de prendre des décisions de plus en plus rapidement sur des données étayées. L’évolution technologique permet de satisfaire ce besoin avec l’accroissement du potentiel des machines, des Systèmes de Gestion de Bases de Données (SGBD) et l’évolution d’Internet.

Méthode Agile Scrum : rompant avec la gestion de projet traditionnelle, le modèle agile Scrum propose une direction et une planification du projet réévaluées en continu, au rythme des « sprints ». Afin de tenir les promesses de qualité produit et de maîtrise des délais de Scrum, il est nécessaire d’appréhender et de maîtriser le cadre de travail proposé. Vous apprendrez à travailler par itérations, à obtenir une relation client/fournisseur de confiance, à construire l’avancement du projet sur des bases réalistes et à composer avec des priorités changeantes.

IoT : Ce module de formation permettra de comprendre l’architecture typique d’un réseau IoT et de mettre en place une chaine IoT complète, depuis la remontée d’informations émises par des capteurs connectés LPWAN jusqu’à la Data Visualization en passant par la collecte BigData et l’exploitation logicielle Java.

Java/JEE : Vous découvrirez la plateforme Java EE et la façon de structurer les applications qui y seront déployées. Vous développerez des IHM Web (servlets/JSP, frameworks…), mettrez en œuvre des composants distribués sous forme d’EJB, implémenterez des Services Web SOAP/REST et découvrirez les services transverses Java EE.

Fintech : révolution numérique, facteurs explicatifs d’émergence, segments des services financiers, enjeux économiques, enjeux réglementaires, Big Data, Cryptomonnaie et Blockchain.

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