Formation - Cursus Data Steward
Public admis
- Salarié en Poste
- Demandeur d'emploi
- Entreprise
- Etudiant
Financements
Eligible CPF Votre OPCO Financement personnel
Objectifs de la formation
- Pendant la formation, le formateur évalue la progression pédagogique des participants via des QCM, des mises en situation et des travaux pratiques. Les participants passent un test de positionnement avant et après la formation pour valider leurs compétences acquises.
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée | 8 jours (56 heures) |
| Modes |
|
| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée | 8 jours (56 heures) |
| Modes |
|
| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Programme
1 - Big Data – Les fondamentaux de l'analyse de données (3j)
- Objectif : Disposer des connaissances et compétences nécessaires pour identifier et collecter des données et s'assurer de leur qualité et de leur alignement sur les besoins et usages métiers de l'entreprise
- Les nouvelles frontières du Big Data (introduction) : immersion, l'approche des 4 Vs, cas d'usages du Big Data, technologies, architecture, master-less vs master-slaves, stockage, Machine Learning, Data Scientist et Big Data, compétences, la vision du Gartner, valeur ajoutée du Big Data
- La collecte des données : typologie des sources, les données non structurées, typologie 3V des sources, les données ouvertes (Open Data), nouveau paradigme de l'ETL à l'ELT, le concept du Data Lake, les API de réseaux sociaux, ...
- Le calcul massivement parallèle : genèse et étapes clés, Hadoop, HDFS, MapReduce, Apache PIG et Apache HIVE, comparatif des 3 approches, limitations de MapReduce, moteur d'exécution Apache TEZ, la rupture Apache SPARK, Hive in Memory (LLAP), Big Deep Learning, ...
- Les nouvelles formes de stockage : enjeux, le "théorème" CAP, nouveaux standards : ACID => BASE, panorama des bases de données NoSQL, bases de données Clé-Valeur, bases de données Document, bases de données colonnes, bases de données Graphes, ...
- Le Big Data Analytics (fondamentaux) : analyse de cas concrets, que peuvent apprendre les machines ?, les différentes expériences (E), l'apprentissage, choisir un algorithme d'apprentissage machine, anatomie d'un modèle d'apprentissage automatique, les librairies de machine learning standards et Deep Learning, les plates-formes de Data Science
- Le Big Data Analytics (écosystème SPARK) : les différents modes de travail, les 3 systèmes de gestion de cluster, modes d'écriture des commandes Spark, machine learning avec Spark , travail sur les variables prédictives, la classification et la régression
- Traitement en flux du Big Data (streaming ) : architectures types de traitement de Streams Big Data, Apache NIFI, Apache KAFKA, articulation NIFI et KAFKA, Apache STORM, articulation KAFKA et STORM, comparatif STORM/SPARK
- Déploiement d'un projet Big Data : Cloud Computing , 5 caractéristiques essentielles, 3 modèles de services, modes (SaaS , PaaS, IaaS), Cloud Privé virtuel (VPC), focus AWS, GCP et Azure
- Hadoop écosystème et distributions : écosystème, fonctions coeurs, HDFS, MapReduce, infrastructure YARN, distributions Hadoop, focus Cloudera, Focus Hortonworks,...
- Architecture de traitement Big Data : traitement de données par lots, traitement de données en flux, modèles d'architecture de traitement de données Big Data, l'heure du choix
- La gouvernance des données Big Data : outils de gouvernance Big Data, les 3 piliers, le management de la qualité des données, le management des métadonnées Big Data, management de la sécurité, de la conformité et la confidentialité
2 - Les bases de l'apprentissage Machine (Machine Learning) (3j)
- Objectif : Maîtriser le Data Mining et le Machine Learning pour explorer de très importants volumes de données et construire des modèles répondant aux problèmes très variés des professionnels
- L'apprentissage machine : champs de compétences, focus : Data Science, Machine Learning, Big Data, Deep Learning, définition de l'apprentissage machine, les différents modes d'entraînement
- Les fondamentaux de l'apprentissage machine : préambule, jeux de données d'entraînement, fonctions hypothèses, fonctions de coûts, algorithmes d'optimisations
- La classification : introduction, la régression logistique, SVM, arbres de décision, K plus proches voisins (kNN), synthèse
- Les pratiques : prétraitement, ingénierie des variables prédictives (feature engineering), réglages des hyper-paramètres et évaluation des modèles, synthèse
- L'apprentissage d'ensembles (ensemble learning) : introduction, l'approche par vote, une variante, le bagging, les forêts aléatoires, le boosting, la variante Adaboost, gradient boosting, fiches synthèses
- La régression : régression linéaire simple et multi-variée, relations entre les variables, valeurs aberrantes, évaluation de la performance des modèles de régression, régularisation des modèles de régression linéaire, régression polynomiale, régression avec les forêts aléatoires, synthèse
- Le clustering : introduction, regroupement d'objets par similarité avec les k-moyens, k-means, l'inertie d'un cluster, variante k-means++, clustering flou, clustering hiérarchique, clustering par mesure de densité DBSCAN, autres approches du clustering, synthèse
3 - Big Data - Analyse, Data Visualization et introduction au Data StoryTelling pour la restitution de données (2j)
- Objectif : Être en mesure de concevoir des modèles de documents adaptés aux besoins métiers de l'entreprise et savoir mettre en oeuvre différentes techniques de visualisation graphique, de mise en récit et de présentation permettant de valoriser les données.
- Data Visualisation ou la découverte de la grammaire graphique : des chiffres aux graphiques, les 3 dimensions, présentation de Tableau Software, de l'idée d'un graphique à sa formalisation dans un outil
- Data Storytelling : présentation, exemples, techniques de la mise en récit des données, Storytelling des idées et des données
- Comment construire son histoire : Pitch, scénario, schéma narratif
- Les outils : fonctions de Storytelling des outils de BI, le module Data Storytelling de Tableau Software, autres outils
- Un vidéocast "L'écosystème Hadoop"
- Deux vidéos-tutos "Installation d'un environnement Hadoop de base" et "Développement d'un premier MapReduce"
Prérequis
- Des connaissances de base sur le fonctionnement des systèmes de gestion de bases de données constituent un plus
- Disposez-vous des connaissances nécessaires pour suivre cette formation ? Testez-vous !
Public
- Chefs de projet
- Développeurs
- Analystes
- Toute personne souhaitant évoluer vers une fonction de Data Steward
Ces formations pourraient vous intéresser
Formation Techniques de consolidation en IFRS : principes et méthodes
Proposé par LEFEBVRE DALLOZ COMPETENCESObjectifs de la formation
- Préciser le cadre réglementaire et le processus d'établissement des comptes consolidés en IFRS
- Procéder aux travaux préparatoires à la consolidation des comptes en IFRS
- Réaliser les principales opérations de consolidation des entités du groupe en IFRS
| Tarif |
A partir de 2 799,00 € |
| Durée |
3 jours |
| Modes |
|
Objectifs de la formation
- Appliquer des techniques de conception de Progressive Web Apps (PWA)
- Déterminer l'architecture de base des PWA
- Différencier les stratégies de mise en oeuvre des PWA
- Utiliser les API HTML 5
- Utiliser les outils de développement et de contrôle des PWA
- Choisir les frameworks adaptés.
| Tarif |
A partir de 1 390,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
|
Objectifs de la formation
- Comprendre la philosophie et les apports des frameworks MVC et plus particulièrement Symfony.
- Mettre en place un environnement de développement
- Créer un projet Symfony.
- Configurer une application Symfony.
- Découper une application en couche en suivant le modèle MVC et identifier le rôle de chaque élément.
- Développer une couche de persistance métier avec Doctrine 2 : le framework de persistance de Symfony.
- Concevoir le routage des requêtes HTTP avec les contrôleurs.
- Créer des vues d’affichage et de saisie de données et construire des formulaires interactifs.
- Maitriser les interactions entre les vues, les contrôleurs et le modèle.
- Utiliser l’injection de dépendance entre les composants.
- Appliquer une stratégie de sécurité efficace dans une applications Symfony.
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
4j / 28h |
| Modes |
|
Formation FEC : le nouvel outil d'analyse au service du contrôle fiscal
Proposé par LEFEBVRE DALLOZ COMPETENCESObjectifs de la formation
- S’assurer de la conformité aux exigences légales du FEC de l’entreprise
- Réaliser des tests basés sur des algorithmes identiques à ceux de l’administration fiscale afin d’anticiper les demandes
- Vérifier la cohérence du FEC avec les déclarations fiscales de l’entreprise
| Tarif |
A partir de 1 082,00 € |
| Durée |
1 jour |
| Modes |
|
Objectifs de la formation
- Identifier les principes du droit de la communication commerciale
- Mettre en œuvre une opération promotionnelle conforme
- Sécuriser les mentions légales et les opérations de stimulation (« incentives »)
| Tarif |
A partir de 1 236,00 € |
| Durée |
1 jour |
| Modes |
|
Objectifs de la formation
- Expliquer les enjeux financiers et commerciaux attachés à la fonction "gestion du crédit clients"
- Mettre en œuvre le processus de recouvrement amiable
- Appliquer une méthodologie de relance téléphonique des clients
| Tarif |
A partir de 1 618,00 € |
| Durée |
2 jours |
| Modes |
|
Objectifs de la formation
- Définir le risque juridique lié aux cyberattaques
- Distinguer les différents types de menaces et d'attaquants
- Cerner les règles juridiques internes, européennes, internationales et étrangères qui gouvernent le risque cyber
- Identifier l'impact de l'intelligence artificielle générative sur la menace cyber
| Tarif |
A partir de 645,00 € |
| Durée |
3 heures 30 |
| Modes |
|
Objectifs de la formation
- Définir l'intelligence émotionnelle
- Décrypter le langage des émotions dans ses relations professionnelles
- Réguler ses émotions fortes lors de situations professionnelles difficiles
- Développer son empathie pour améliorer ses relations professionnelles
- Interagir avec intelligence émotionnelle pour développer des relations professionnelles sereines et constructives
| Tarif |
A partir de 1 490,00 € |
| Durée |
2 jours |
| Modes |
|
Objectifs de la formation
- Examiner les normes IAS / IFRS
- Organiser le traitement comptable à partir de ses normes
| Tarif |
A partir de 1 390,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
|
Objectifs de la formation
- Décrire le cadre réglementaire de la santé au travail
- Identifier les risques psychosociaux (RPS)
- Construire un plan d'actions pour prévenir les RPS dans son entreprise
- Rédiger son document unique d'évaluation des risques professionnels pour améliorer sa démarche globale de prévention
| Tarif |
A partir de 5 030,00 € |
| Durée |
7 jours |
| Modes |
|
