Université Paris Cité
DU Analyste et Big Data - Base de données
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Objectifs
Présentation DU Analyste et Big Data - Base de données :Le phénomène Big Data constitue un défi majeur en informatique décisionnelle et en statistique. L’enjeu est de considérer les données accumulées dans les systèmes d’information comme un capital qu’il faut valoriser, en leur appliquant différents traitements informatiques, au sein desquels les méthodes statistiques jouent un rôle central.
Les grands défis à surmonter dans le Big Data sont les "3V" :
- La prise en compte de données très volumineuses (Volume).
- Le traitement de données arrivant sous forme de flux continus en temps réel (Vélocité).
- L’hétérogénéité des provenances et des types des sources de données (Variété).
Il en résulte aujourd’hui le développement de nouvelles compétences et d’outils répondant à ces défis, aussi bien au niveau du stockage des données que de leur traitement statistique, dans une perspective décisionnelle.
Objectifs :
Le Diplôme d’Université Analyste Big Data vise à apporter les connaissances théoriques et pratiques nécessaires pour l’utilisation des outils récents du Big Data :
- Le stockage de très grands volumes de données dans des architectures passant à l’échelle.
- Le traitement décisionnel des données en temps réel.
- L’intégration de données de types variés ; l’analyse des données du web et la gestion de la qualité des données.
Acquisition des nouveaux concepts et outils pour le Big Data, pour des professionnels ayant une formation de base en statistique et informatique décisionnelle (bases de données, statistique, fouille de données).
Et après ?
Insertion professionnelle : Ce diplôme permettra aux apprenants d’évoluer vers des postes au sein de projets Big Data dans les entreprises, les administrations et les collectivités territoriales. Il permettra également d’accompagner au niveau technique ces entités dans les évolutions liées à la révolution digitale.
Public visé
Salariés en CDI / CDD, intérimaires, demandeurs d’emploi, adultes en reprise d’études ou en reconversion, souhaitant valider et compléter des acquis professionnels dans le domaine du traitement de l’information.Programme
La pratique du contrôle continu des connaissances pour l’attribution du diplôme implique la participation des stagiaires à tous les cours.MODULE 1 - STOCKAGE MASSIF DE DONNEES :
- Bases de données relationnelles VLDB.
- Bases de données mémoire.
- Stockage dans le cloud.
- Stockage dans l’éco-système Hadoop.
- Environnement de type « data lab » (data mining agile) et outils de fouille de données passant à l’échelle.
MODULE 2 - DECISIONNEL TEMPS REEL :
- Sources de données en flux : Capteurs, salles de marché...
- Complex Event Processing (CEP) : Notion de flux de données, requêtes sur flux, fenêtrage ...
- Tableaux de bord dynamiques, alarmes.
- Méthodes de fouille de flux de données : Modèles incrémentaux et adaptatifs (clustering, classification, prévision).
- Visualisation de flux de données.
- Sources de données complexes : Séries temporelles, données spatiales, texte .
- Pré-traitements des données complexes (transformations, indexation, signa tures...).
- Méthodes de fouille de séries tempo relles et fonctionnelles, de données spatiales, de textes (clustering, classification).
- Visualisation de données complexes.
- Applications.
- Sources et formats de données du web.
- Extraction de données à partir du web.
- Structures de grands graphes, propriétés statistiques de ces graphes.
- Algorithmes de fouille des graphes des réseaux sociaux (statique, dynamique).
- Visualisation de graphes.
- Gestion de la qualité des données : Concepts et mise en œuvre .
- Outils pour la qualité des données : Master Data Management, audit de bases de données.
- Sécurisation de l’accès aux données.
- Gestion des données personnelles (CNIL), anonymisation des données personnelles.
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