Formation Big Data - Technologies Hadoop, Spark et Écosystème Data Mixte : présentiel / à distance

Module 1 : Comprendre le Big Data et ses enjeux (3h30)

• Définition du Big Data : les 5V (Volume, Vélocité, Variété, Véracité, Valeur)
• Évolution historique : du data warehouse traditionnel au data lakehouse moderne
• Sources de données : données structurées, semi-structurées (JSON, XML), non structurées (texte, images, vidéos)
• Cas d'usage par secteur : retail, banque, industrie, santé, secteur public
• Enjeux stratégiques : avantage concurrentiel, optimisation opérationnelle, nouveaux modèles économiques
• Mise en pratique : Cartographie des sources de données et des cas d'usage dans son organisation

Module 2 : L'écosystème technologique du Big Data (3h30)

• Stockage distribué : Hadoop HDFS, data lakes (S3, Azure Data Lake, GCS)
• Traitement batch et streaming : Spark, Flink, Kafka pour le temps réel
• Bases de données NoSQL : MongoDB (documents), Cassandra (colonnes), Neo4j (graphes), Redis (clé-valeur)
• Orchestration et workflow : Airflow, Dagster, Prefect pour automatiser les pipelines
• Solutions cloud : AWS (Redshift, Glue), Azure (Synapse, Databricks), GCP (BigQuery, Dataflow)
• Mise en pratique : Mapping des technologies selon les besoins identifiés en module 1

Module 3 : Organisation et métiers de la data (3h30)

• Les métiers de la data : Data Engineer, Data Scientist, Data Analyst, ML Engineer, DataOps
• Organisation des équipes : modèle centralisé, décentralisé, hub-and-spoke, data mesh
• Compétences techniques et soft skills recherchées pour chaque profil
• Parcours de formation et certifications : comment développer les talents en interne
• Collaboration data/métier : DataOps et culture data-driven
• Mise en pratique : Définition d'une organisation data cible pour son entreprise

Module 4 : Construire sa stratégie Big Data (3h30)

• Évaluer sa maturité data : grille d'auto-diagnostic sur 5 axes
• Définir sa vision et ses objectifs : alignement avec la stratégie d'entreprise
• Architecture de référence : data platform moderne, principes de gouvernance
• Estimation des coûts et ROI : TCO cloud vs on-premise, valeur générée par les cas d'usage
• Gestion du changement : accompagner les équipes vers une culture data-driven
• Livrable : Ébauche de feuille de route Big Data à 12-24 mois pour son organisation

• Comprendre les concepts fondamentaux du Big Data et ses enjeux pour l'entreprise
• Identifier les technologies clés de l'écosystème Big Data et leurs cas d'usage
• Évaluer la maturité data de son organisation et définir une feuille de route
• Appréhender les métiers de la data : Data Engineer, Data Scientist, Data Analyst
• Concevoir une architecture data adaptée aux besoins métiers et aux contraintes techniques

• Vous devez produire des reportings réguliers
• Vous souhaitez automatiser vos analyses de données
• Vous voulez créer des tableaux de bord interactifs
• Vous cherchez à valoriser les données de votre organisation