Big Data : récolte et analyse de données volumineuses module objets connectés

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Source : Carif Provence-Alpes-Côte d’Azur

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Objectifs, programme, validation de la formation

Objectifs

Comprendre le Big Data et ses enjeux
Identifier les besoins et la problématique des directions métiers
Construire des modèles prédictifs pour répondre à la problématique
Construire des algorithmes pour améliorer les résultats de recherches et de ciblage
Trouver et rassembler l’ensemble des sources de données structurées ou non structurées nécessaire à l’analyse pertinente
Faire des recommandations business qui vont servir à la prise de décision et influencer la stratégie de l’entreprise
Développer des métriques pertinentes d’aide à la décision
Développer une vision globale des risques et des outils
Identifier les opportunités à travers l’open data et les cas d’usage métiers
Acquérir le vocabulaire lié à cet écosystème complexe
Adapter la stratégie d’entreprise
Concevoir un projet Big Data et acquérir les technologies (acquisition et stockage des données, traitement distribué, analyse de données à large échelle)
Maîtriser les technologies par des études de cas concrètes
Maîtriser les enjeux juridiques et liés à la protection des données

Description, programmation

Jour 1
Fonctionnalités et technologies de communication des IoT

•Fonctionnalités d’identification, de capture (Feeling Thing) et de localisation.
•Technologies de communication. CPL (Courant Porteur en Ligne).
•Communication radio courte portée et réseaux sans fil : Wifi, ZigBee, HomeRF, RFID, NFC, WirelessHart...
•Communications radio mobiles longue portée (LORA, SigFox, LTE NarrowBand…).

Mise en réseau et architectures de l’Internet des objets
•Limites du modèle IP/Internet et consommation d’énergie de l’Internet des objets.
•Evolution du modèle IP/Internet pour répondre aux nouveaux besoins de l’Internet des objets

Jour 2
Données de l’internet de l’objet

•Communication Objet à personnes
•Communication Objet à Objet
•Technologie RFID et NFC
•Grande distribution
•Constructions résilientes
•Moteurs bavards
•Des champs positionnés

Atelier 1
Internet des objets et Big Data

•Dimensionnement de trafic de l’Internet des objets.
•Architectures de stockage des données.
•Traitement de données de l’Internet des objets en boucle locale ou dans le Cloud.
•Algorithmes de gestion de complexité.

Validation et sanction

Certification

Type de formation

Perfectionnement, élargissement des compétences