Introduction à la Data


Objectif : 

  • Comprendre la nature des données. 
  • Collecte et acquisition des données. 
  • Gouvernance des données.
  • Manipulation et valorisation des données.
  • Protection et partage des données.
  • Plateformes de données.
  • Technologies émergentes. 


  • Durée de la formation : 2 demi-journées.
  • Délais d'accès à la formation* : Planification de la formation sous 1 mois maximum. Compte tenu du délai de rétractation légal de 14 jours, aucune inscription ne pourra se faire après ce délai.

    (*) Pour pouvoir démarrer la formation, votre rapidité de retour sur toutes les questions administratives permettra d'accélérer le démarrage de votre formation.
  • Prérequis : Aucun.
  • Public : Notre formation est accessible à toutes les personnes passionées par le monde de Data.
  • Moyens : Formation présentielle ou distancielle.
  • Évaluation des acquis : QCM et des cas pratiques corrigés.
  • Tarifs :
  • Lieux : Quincy-Sous-Sénart.

  • Accéssibilité aux personnes handicapées : Nous sommes déterminés à rendre nos formations accessibles à tous, y compris aux personnes handicapées. Si vous êtes en situation d'handicap, veuillez nous contacter avant le début de la formation.

Moyens pédagogiques

  • Apports théoriques alternés de mises en pratique. 
  • Supports écrits et version PDF
  • Ordinateur portable
  • Présentation PowerPoint par vidéoprojecteur.

Programme de formation

Module 1 : Comprendre les Fondamentaux :
  • Définition de la donnée.
  • Différence entre la donnée, l’information et la connaissance.
  • Utilité de la donnée.
  • Compréhension du cycle de vie d’une donnée.
  • Types de données.
  • Comprendre les différents types de formats de fichiers.
  • Sources de données.
  • Métadonnées et gestion des métadonnées.
  • Évolution de la volumétrie des données dans le monde.

Module 2 : Collecte et Traitement des données :
  • Comment collecter et importer des données.
  • Modélisation des données.
  • Traitement des données.
  • Outils de Modélisation de la donnée.
  • Outils de Traitement.

 

Module 3 : Intégration et Valorisation des Données
  • Stockage et optimisation des performances.

            – SGBR.

             – NoSQL 

             – Data Warehouse, Data Mart, Data Lake, Data Lake House. 

  • Processus de Valorisation : Préparation, exploration, compréhension, restitution.
  • Pilotage des Données.
              – Organiser et se projeter à travers les données. 

              – Utilisation des données pour prendre des décisions. 


Module 4 : Comprendre les Fondamentaux
  • Partage de Données.
  • Méthodes et outils pour partager des données en toute sécurité. 
  • Gouvernance et conformité.
  • Architecture de gouvernance des données. 
  • Assurance qualité des données.
  • Sécurité et protection des données.
  • Réglementation RGPD.
  • Stratégies et outils pour protéger les données.
  • Méthodes pour sécuriser et tracer les données. 

 

Module 5 : Plateformes de Données :
  • Définition d’une Plateforme Data : Comprendre les composants et les objectifs.
  • Schéma d’Architecture Fonctionnelle.
  • Présentation d’un schéma fonctionnel pour une plateforme de données.  

Module 6 : Gestion de Données à Grande Échelle
  • Fondamentaux du Big Data : Comprendre les défis et les opportunités.
  • Intelligence Artificielle.

Module 7 : Métiers autour de la Donnée
  • Fondamentaux du data Management. 
  • Introduction à la data.
  • Data quality Management.
  • Data Architecture (Data Mesh, Data Products).
  • Fondamentaux SQL.
  • Tableau (2 niveaux).
  • Initiation à Python/Django.

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