diplôme d'université - iut.parisdescartes.frbigdata.pdf · et pratiques nécessaires pour...
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Quel type de formation ?Formation continue
ObjectifsLes grands défis à surmon ter 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 développe-
ment de nouveaux outils répondant
à ces défis, aussi bien au niveau du
stockage des données que de leur
traitement statistique, dans une
perspective décisionnelle.
Compétences viséesAcquisitions 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).
Moyens pédagogiques Alternance d'enseignements théo-
riques, travaux dirigés et travaux
pratiques sur des outils du marché.
Perspectives professionnellesCe 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’accompa-
gner au niveau technique ces entités
dans les évolutions liées à la révolu-
tion digitale.
Comment s’organisent les études ? Formation continueLe DU est constitué de 5 certificats (modules) qui alternent enseigne-ments théoriques, travaux dirigés et travaux pratiques.
Le DU comprend 150 h de formation. Il se déroule avec un rythme de 2 jours de cours toutes les 2 semaines, afin de faciliter le suivi par des professionnels en entreprise. Chaque certificat se déroule ainsi sur 4 semaines.
Les modules s’appuieront sur des outils support et des partenariats avec des professionnels du secteur. Dans chaque module seront aussi étudiées des applications d’un ou plusieurs domaines parmi lesquels on peut citer : les télécommu-nications, la finance, l’énergie, les réseaux sociaux, la relation- client et le marketing.
Analyste Big DataLe phénomène Big Data constitue un défi majeur en informatique décisionnelle et en sta-tistique pour ces prochaines années. 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.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.
Diplôme d'Université
IUT DE PARIS
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Conditions d’admission
• Avoir un niveau équivalent Bac+2 avec
des compétences en statistique et infor-
matique décisionnelle
• Salariés souhaitant valider et compléter
des acquis professionnels dans le do-
maine du traitement de l’information en
plan de formation, en congé individuel
de formation ou en autofinancement.
Procédure d’admission
• Les modalités de candidatures sont
accessibles sur le site Internet de l’IUT :
www.iut.parisdescartes.fr
• Sélection sur dossier et entretien par
l’équipe pédagogique.
• Le cycle de formation continue est fac-
turé 3 000 €. Son financement peut
être assuré pour les salariés soit dans le
cadre du Congé Individuel de Formation
(CIF) par un OPCA/OPACIF, soit au titre
du Plan de Formation de l'entreprise
(PF), ou autre.
Comment nous rejoindre ? Le contenu pédagogiqueLa pratique du contrôle continu des connaissances pour l’attribution du diplôme implique la participation des étudiants 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
MODULE 3 - FOUILLE DE DONNEES COMPLEXES• 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, classifi-cation)
• Visualisation de données complexes• Applications
MODULE 4- FOUILLE DU WEB ET DES RESEAUX SOCIAUX• 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
MODULE 5 - QUALITE, SECURITE ET CONFIDENTIALITE DES DONNEES• 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
Comment nous contacter ?
Obtenir les informations pédagogiques :Département STID : • 01 76 53 48 23• [email protected] Obtenir un devis et remplir le dossier de financement :Service Formation Continue et Alternance • 01 76 53 49 82• [email protected]
IUT Paris Descartes143, avenue de Versailles
75016 ParisTél : 01 76 53 47 00
www.iut.parisdescartes.fr
Exelmans, Mirabeau, Eglise d’Auteuil, Chardon Lagache22, 62, 72, PC1, Ligne C station Pont du GariglianoT3 station Pont du Garigliano
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