SI & CYBERSECURITE
Liste des formations
- Maitriser le cloud computing et architectures
- Décrire les choix disponibles pour les développeurs lors de la création d’applications cloud
- Décrire infrastructure as a service, platform as a service, and software as a service
- Utiliser l’écosystème du cloud à travers les offres de services, les références technologiques, etc.
- Mettre en évidence les ROI de la virtualisation, et dérouler les étapes stratégiques pour un passage en mode cloud computing.
- Module 1: Introduction au cloud computing et cloud service models
- Module 2: Virtualisation
- Module 3: Ecosystème du cloud computing
- Module 4: Intégration des modèles cloud dans l’IT
Une culture générale des infrastructures des systèmes d’information et une base en sécurité.
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LE CLOUD COMPUTING ET LA VIRTUALISATION
Durée de la formation
- 3 jours
Méthodes Pédagogiques
- Cours théoriques combinés à des cas pratiques tirés de l’in-dustrie
- Séances de partage d’expéri-ence
Date et lieu
- Nous contacter
Nombre de personnes
- Maximum 10 personnes
Profil du formateur
- Expert dans le domaine avec + 10 ans d’expériences.
Tarifs
- Nous contacter
- Module 1: Concepts fondamentaux et évaluation des vulnerabilités
- Module 2: Sécurité des applications, services et serveurs web
- Module 3: Sensibilisation sur la cyber sécurité et le piratage des sys-tèmes d’information
Pour participer à cette formation il faut avoir une connaissance sir :
- L’interconnexion de réseau TCP/IP
- Les problèmes et objectifs liés à la sécurité réseau
- Le rôle des systèmes de détection d’intrusion et les firewall
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CYBER SÉCURITE
Durée de la formation
- 3 jours
Méthodes Pédagogiques
- Cours théoriques combinés à des cas pratiques tirés de l’industrie
- Séances de partage d’expérience
Date et lieu
- Nous contacter
Nombre de personnes
- Maximum 10 personnes
Profil du formateur
- Expert dans le domaine avec + 10 ans d’expériences.
Tarifs
- Nous contacter
- Module 1: Introduction et presentation de la norme de sécurité des données PCI
- Module 2: Les six thèmes et les douze exigences (1-5) du standard PCI-DSS
- Module 3: Les six thèmes et les douze exigences (6-12) du stand-ard PCI DSS
- Module 4: Comment gérer votre projet PCI DSS
Pour participer à cette formation il faut avoir au moins une bonne con-naissance du management de la sécurité des SI.
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NORME SÉCURITE PCI DSS
Durée de la formation
- 2 jours
Méthodes Pédagogiques
- Cours théoriques combinés à des cas pratiques tirés de l’industrie
- Séances de partage d’expérience
Date et lieu
- Nous contacter
Nombre de personnes
- Maximum 10 personnes
Profil du formateur
- Expert dans le domaine avec + 10 ans d’expériences.
Tarifs
- Nous contacter
- Présenter les enjeux de l’analyse des données numériques à grande échelle.
- Comprendre pourquoi tout le monde parle du Big Data et son impact dans l’entreprise.
- Comment faire du Big Data? Sur quelle plateforme technologique s’appuyer?
- Identifier et s’approprier les outils de l’écosystème Hadoop pour chaque cas d’usage.
- Module 1: Big Data et Sources de données
- Module 2: Big Data vs Business Intelligence
- Module 3: Panorama des outils Big Data
- Module 4: Types d’architectures big data selon les exigences temporelles
- Module 5: La sécurité et la gouvernance de données
Aucune connaissance sur le big data n’est requise, il est toutefois conseillé de disposer d’une culture SI d’entreprise.
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BIG DATA: ENJEUX ET PERSPECTIVES
Durée de la formation
- 5 jours
Méthodes Pédagogiques
- Cours théoriques combinés à des cas pratiques tirés de l’industrie
- Séances de partage d’expérience
Date et lieu
- Nous contacter
Nombre de personnes
- Maximum 10 personnes
Profil du formateur
- Expert Big Data
Tarifs
- Nous contacter
- Comprendre le Big data
- Comprendre les enjeux et les principes clés du Big data.
- Se familiariser avec les applications spécifiques du Big data.
- Maîtriser les concepts fondamentaux de Spark
- Découvrir et bien comprendre les RDD Exploiter
- Analyser des données avec Spark SQL Comprendre
- Utiliser le notebook Zeppelin pour exploiter des données
- Module 1: Présentation du Big Data Big Data Vs Business Intelligence
- Module 2: La plateforme Hadoop Stockage des données dans HA-DOOP : Lab-atelier sur Hadoop (HDFS, Sqoop, Yarn UI et configuration)
- Module 3: Le monde du NoSQL et des bases de données massivement distribuées avec Hive, Hbase. Lab-atelier sur la modélisation de données et manipulation de Hive et Hbase
- Module 4: Basics sur Scala et Scala pour le traitement et l’analyse de données
- Module 5: Présentation d’Apache Spark : Lab-atelier Spark sur les Bases Manipuler des données structurées avec Spark SQL. Spark sur un cluster Lab-atelier analyse et traitement de Dataset.
Une expérience en programmation est demandée.
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DÉVELOPPEMENT BIG DATA
Durée de la formation
- 5 jours
Méthodes Pédagogiques
- Cours théoriques combinés à des cas pratiques tirés de l’industrie
- Séances de partage d’expérience
Date et lieu
- Nous contacter
Nombre de personnes
- Maximum 10 personnes
Profil du formateur
- Expert/Docteur reconnu Data Science /Big Data
Tarifs
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- Reposer les bases de l’environnement Hadoop et HDFS; Poser les bases des clusters Hadoop: choix du matériel, « configuration des noeuds »;
- Configurer, déployer et gérer des Clusters ( “Cloudera Manager for Easy Installation”, “Configuration Management Tools” ); ajout/suppression des « noeuds », optimisation d’un cluster;
- Gestion des ressources : Le “FIFO Scheduler”, Le “FairScheduler”
- Gérer les “Log files” d’Hadoop et utiliser le “NameNode” et “Job Tracker Web UI”, Troubleshooting;
- Module 1 : Apache Hadoop
- Module 2 : Installation du cluster Hadoop
- Module 3 : Le syste me de fichiers distribue Hadoop (HDFS)
- Module 4 : MapReduce et Spark sur YARN
- Module 4 : Planification de votre cluster Hadoop
- Module 5 : Installation et configuration de Hive, Impala et Pig
- Module 6 : Configuration avance e du cluster
- Module 7 : Se curite , Gestion des ressources et Maintenance Hadoop
Il est utile d’avoir une expe rience dans l’administration syste me Linux;
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ADMINISTRATION BIG DATA
Durée de la formation
- 5 jours
Méthodes Pédagogiques
- Cours théoriques combinés à des cas pratiques tirés de l’industrie
- Séances de partage d’expérience
Date et lieu
- Nous contacter
Nombre de personnes
- Maximum 10 personnes
Profil du formateur
- Expert Big Data
Tarifs
- Nous contacter
- Comprendre la data science.
- Comprendre les enjeux et les principes clés de la Data Science.
- Se familiariser avec les applications spécifiques à la Data Science.
- Savoir prétraiter et préparer les datasets en vue d’appliquer des modèles.
- Exploiter et analyser des données avec PySpark.
- Connaitre les bibliothèques Python utilisées pour la Machine Learning.
- Module 1: Présentation générale de la Data Science
- Module 2: Introduction à Python pour la Data Science Les environnements de travail (Jupyter, Anaconda, Spyder, Zeppelin, PyCharm, IntelliJ avec le plugin Python).
- Module 3: Introduction au Machine Learning et à l’Intelligence Artificielle.
- Module 4: Le calcul scientifique avec SciPy.
- Module 5: Fondamentaux en calcul matriciel et introduction à NumPy: Lab-atelier avec Jupyter sur SciPy et NumPy Matplotlib pour la visualisa-tion de données.
- Module 6: Analyse et traitement de données: Lab-atelier avec Jupyter sur le prétraitement et analyse de données
- Module 7: Apprentissage Machine avec PySpark. Lab-atelier avec Jupyter sur le Apprentissage Machine.
Une expérience en programmation. Notions basiques en Statistique.
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DATA SCIENCE
Durée de la formation
- 5 jours
Méthodes Pédagogiques
- Cours théoriques combinés à des cas pratiques tirés de l’industrie
- Séances de partage d’expérience
Date et lieu
- Nous contacter
Nombre de personnes
- Maximum 10 personnes
Profil du formateur
- Expert/Docteur reconnu Data Science /Big Data
Tarifs
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