Piloter un projet Big Data

Des connaissances en gestion de projets sont un plus

Comprendre les spécificités technologiques, organisationnelles et juridiques d’un projet Big Data
Bien comprendre les challenges dans la mise en place d’un projet Big Data
Avoir une bonne gestion des conflits et de la conduite du changement
Maîtriser les compétences nécessaires dans la constitution d’une équipe projet Big Data
Comprendre comment traiter les problématiques de gouvernance et de sécurité des projets Big Data

Accessible selon le nombre de places disponibles.
Les participants recevront leur convocation au plus tôt deux semaines avant le début de la formation.

À l’issue de chaque module, le formateur évaluera chacun des participants en fonction des cas pratiques et exercices effectués.

Une attestation de formation vous sera remise.

• Alternance d’exercices, cas pratiques, QCM et de notions théoriques, projet Fil Rouge.
• Evaluations régulières et retour du formateur sur les points moins bien assimilés.
• Les supports de cours seront mis à disposition via notre la plate-forme de téléchargement AJC Classroom.
• Accès à notre plateforme à distance de Classe Virtuelle
  Mêmes possibilités et interactions avec votre formateur que lors d’une formation présentielle. En effet, votre formation se déroulera en connexion continue 7h/7 :
  • • • Echanges directs avec le formateur et l’équipe pédagogique à travers la visioconférence, les forums et chats
      • Vérification de l’avancement de votre travail et évaluation par votre formateur à l’aide d’exercices et de cas pratiques
      • Suivi pédagogique et conseils personnalisés pendant toute la formation

   

  Vous recevrez les informations de connexion par mail dès votre inscription. En cas de problème de connexion, vous pourrez joindre notre équipe à tout moment (avant ou même pendant la formation) au 0182837241 ou par mail à l’adresse hotline@ajc-formation.fr.

Les personnes en situation de handicap sont invitées à nous communiquer leurs besoins spécifiques. Nous ferons tout pour les mettre dans les meilleures conditions de suivi de la formation (compensation, accessibilité…)

Attestation de formation

Chef de projets
Directeur de projets

Introduction et mise en contexte d?un projet Big Data

• Introduction au Big Data
• Histoire et Origine
• Le besoin en Big Data – Concept des 3V/6V
• Les acteurs du Big Data
• Architecture générale et fonctionnement
• Offres du marché
• Exemples d’utilisation : sécurité informatique, réseaux sociaux, santé…

Caractéristiques et spécificités des projets Big Data

• Spécificités organisationnelles •L’importance du cycle de vie des données, des données de référence, et de la gouvernance
• Spécificités méthodologiques •Les étapes clés •L’importance d’une méthodologie Agile
• Spécificités technologiques •L’importance des choix technologiques •Évaluer et anticiper les besoins d’évolutions des architectures réseaux
• Spécificités économiques •Budgets et enjeux économiques
• Spécificités juridiques •Que peut-on collecter, stocker, analyser ?

Cadrage des projets Big Data

• Identification des cas d’usage / cadrage métier
• Identification de nouvelles sources de données
• Identification des besoins technologiques
• Identification budgétaire
• Identification des compétences nécessaires
• Identification des obligations juridiques: CNIL, propriétés intellectuelles

Organisation de projet Big Data

• Planification d’un projet Big Data -Identification et définition des phases du projet
• Définition de la liste des livrables
• Mesure de la performance: benchmark, surperformance
• Mise en place des outils de gestion et traitement des données

Management et pilotage de projet Big Data

• Planification d’un projet Big Data -Identification et définition des phases du projet
• Définition de la liste des livrables §Définition d’un projet pilote (POC : Proof of Concept)
• Mesure de la performance : benchmark
• Mise en place des outils de gestion et traitement des données
• Mettre à disposition les résultats
• Gestion du projet au quotidien

Tests de performance et gestion des risques d?un projet Big Data

• Tests de performance, de charge, de vieillissement et de limite de l’application
• Gestion des risques métiers
• Gestion des risques stratégiques
• Étude de la maturité des solutions du marché