Nos formations pour vos projets

Concevoir une architecture Big Data : ingestion, stockage distribué, traitement, restitution.

Panorama des métiers, technologies et organisations de l'informatique.

Enjeux environnementaux et sociaux du numérique, cadre réglementaire (REEN, CSRD), gouvernance et feuille de route avec indicateurs de suivi.

Techniques de recueil des besoins et rédaction d'un cahier des charges exploitable.

Déployer des plateformes data sur le cloud : services managés AWS, Azure et GCP.

Panorama des valeurs, principes et méthodes agiles (Scrum, Kanban, SAFe).

Fondamentaux de la gestion de projet SI : cadrage, planification, budget, risques et pilotage.

Prise en main de Jira : projets, tickets, tableaux et workflows.

Cadrer, organiser et livrer un projet Big Data : équipe, méthode, risques.

Adoption d'une culture agile au sein d'une équipe : posture, rituels et collaboration.

Méthodes de mesure (ACV, bilan carbone du SI), leviers sur les infrastructures, le cloud et le poste de travail, allongement de la durée de vie des équipements.

Méthodes d'identification, d'évaluation et de traitement des risques et opportunités.

Comprendre et mettre en œuvre le lakehouse : formats de tables ouverts, ACID, time travel, gouvernance.

Techniques d'élicitation, formalisation, priorisation et traçabilité des exigences ; gestion des changements et matrice de couverture jusqu'à la recette.

Rôle et posture du manager dans une organisation agile : leadership et responsabilisation.

Cartographie et urbanisation du système d'information : couches, zones et trajectoire.

Développer des traitements sur l'écosystème Hadoop : HDFS, YARN, MapReduce, Hive.

Principes de gouvernance IT par la direction selon la norme ISO/IEC 38500.

Configuration et administration de Jira : schémas, droits, automatisations.

Mesure et réduction de l'empreinte environnementale des workloads cloud ; démarche RSE.

Mettre en œuvre la distribution Cloudera : outils, sécurité et développement.

Posture et outils du coach agile pour accompagner équipes et organisations.

Priorisation, arbitrage et pilotage d'un portefeuille de projets alignés sur la stratégie.

Déployer le référentiel général d'écoconception de services numériques : critères, preuves, gouvernance projet et articulation avec les équipes de développement.

Découvrir Apache Spark : RDD, DataFrames, Spark SQL et exécution distribuée.

Fonctionnement d'une équipe Scrum : rôles, événements et artefacts.

Organiser la recette : stratégie, cahier de recette, jeux d'essai, pilotage des anomalies et prononcé de la validation. Articulation avec les tests techniques.

Planification, suivi et pilotage d'un projet avec Microsoft Project.

Développer des applications Spark performantes en Python/Scala : jobs, optimisation, streaming.

Documentation et collaboration d'équipe avec Confluence.

Introduction aux cadres de mise à l'échelle de l'agilité (SAFe, LeSS, Nexus).

Articuler la gouvernance de l'IA avec ITIL, COBIT et la gestion des risques : comité IA, catalogue des usages, contrôles, indicateurs et rôles.

Développer des traitements Spark en Java : API, jobs batch et streaming.

Identifier les données extra-financières issues du SI, organiser leur collecte et leur fiabilisation, préparer l'auditabilité du reporting de durabilité.

Définition et pilotage d'objectifs par les OKR ; alignement stratégie/exécution.

Création, positionnement et animation d'un Project Management Office.

Entraîner des modèles à l'échelle avec Spark MLlib : pipelines, features, évaluation.

Cartographier et modéliser les processus avec la notation BPMN : événements, passerelles, sous-processus. Du processus existant au processus cible.

Construction d'un business case et calcul du retour sur investissement d'un projet SI.

Modèles, macros, espaces et administration avancée de Confluence.

Mettre en œuvre Kafka : topics, producteurs/consommateurs, Kafka Connect, bonnes pratiques.

De la découverte produit à la mise sur le marché : Design Thinking, discovery et delivery.

Intégrer des critères environnementaux et sociaux dans les achats IT, dialoguer avec les fournisseurs et suivre les engagements dans la durée.

Usage des copilots et de l'IA pour la planification, le reporting et l'automatisation des tâches projet.

Concevoir des architectures de streaming : ingestion, fenêtrage, exactly-once, cas d'usage.

Cartographie et optimisation des chaînes de valeur pour accélérer la livraison.

Orchestrer ses pipelines avec Airflow : DAGs, scheduling, capteurs, supervision et bonnes pratiques.

Modéliser, déployer et administrer un cluster Cassandra : réplication, compaction, tuning.

Administrer MongoDB : réplication, sharding, sauvegardes, sécurité.

Optimiser les performances MongoDB : index, agrégations, profiling.

Déployer et exploiter HBase pour le stockage colonne à large échelle.

Développer avec la base graphe Neo4j : modélisation, Cypher, requêtes.

Indexer et rechercher des contenus à grande échelle avec Elasticsearch.