Nos formations pour vos projets

Introduction au système de management de la sécurité de l'information (SMSI) et aux exigences d'ISO/IEC 27001:2022.

Réviser les fondements mathématiques indispensables : probabilités, statistiques, algèbre linéaire.

Définir, construire et interpréter des indicateurs de performance pertinents pour le pilotage.

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

Comprendre les concepts fondamentaux des bases de données relationnelles.

Construire et interpréter des modèles statistiques : régression, tests, intervalles de confiance.

Maîtrise du déploiement et de la gestion d'un SMSI conforme à ISO/IEC 27001:2022.

Prendre en main R et RStudio pour l'analyse statistique et la manipulation de données.

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

Comprendre les enjeux, architectures et cas d'usage du Big Data en entreprise.

Mener des analyses statistiques avancées avec R : modèles linéaires généralisés, ANOVA, multivarié.

Exploiter Excel pour analyser des données : fonctions avancées, tableaux croisés dynamiques, graphiques.

Conduite d'audits de SMSI selon ISO/IEC 27001 et les lignes directrices ISO 19011.

Modéliser une base de données avec la méthode MERISE : MCD, MLD, normalisation.

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

Panorama des approches et algorithmes du machine learning et de leurs cas d'usage.

Préparer les données et construire des analyses prédictives simples dans l'environnement Excel.

Découverte des mesures de sécurité de l'information de l'ISO/IEC 27002:2022.

Mettre en place une gestion des données de référence : gouvernance, qualité, outillage.

Découvrir les modèles NoSQL et leurs cas d'usage.

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

Mettre en œuvre les algorithmes supervisés et non supervisés avec Python.

Automatiser l'import, le nettoyage et la transformation de données avec Power Query.

Sélection, mise en œuvre et gestion des mesures de sécurité selon ISO/IEC 27002:2022.

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

Construire des pipelines prédictifs complets avec scikit-learn : préparation, entraînement, évaluation.

Interroger et manipuler les données avec SQL : requêtes, jointures, agrégations.

Manipuler et analyser des jeux de données avec les bibliothèques standards (pandas, streams).

Découvrir l'écosystème Big Data et les métiers associés.

Gestion des risques de sécurité de l'information selon ISO/IEC 27005.

Extraire de la connaissance des données : exploration, sélection de variables, modèles.

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

Comprendre les architectures décisionnelles : entrepôts, lacs de données et cas d'usage.

Analyser et optimiser les requêtes : plans d'exécution, index, statistiques.

Analyse de risques par la méthode EBIOS Risk Manager, alignée sur ISO/IEC 27005.

Choisir, valider et comparer ses modèles : validation croisée, métriques, sur-apprentissage.

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

Modéliser un entrepôt de données : schémas en étoile et flocon, dimensions, faits.

Installer, configurer, sauvegarder et sécuriser MySQL/MariaDB.

Segmenter les données (k-means, DBSCAN, CAH) et réduire la dimension (ACP, t-SNE, UMAP).

Mise en place d'un programme de cybersécurité selon ISO/IEC 27032 (révision 2023).

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

Comparer approches ETL et ELT et choisir la bonne stratégie d'intégration de données.

Mesurer les impacts business et organisationnels des technologies data et IA.

S'initier à l'apprentissage par renforcement : agents, récompenses, Q-learning.

Déployer un référentiel MDM avec Talend : modèles, workflows, qualité.

Développer efficacement avec MySQL : schémas, requêtes, transactions.

Déploiement d'un système de management de la continuité d'activité (SMCA).

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

Mettre en œuvre des flux d'intégration avec les principaux ETL du marché.

Comprendre les réseaux de neurones : architecture, entraînement, fonctions d'activation.

Audit d'un système de management de la continuité d'activité selon ISO 22301.

Administrer MariaDB : réplication, sauvegardes, supervision.

Premiers pas avec Talend : environnement, jobs simples et bonnes pratiques.

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

Approfondir la théorie : rétropropagation, optimisation, régularisation, architectures.

Principes de la gestion des services informatiques selon ISO/IEC 20000.

Analyser et restituer des données massives avec des visualisations et un récit percutants.

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

Installer et administrer PostgreSQL : rôles, sauvegardes, maintenance.