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Aujourd’hui, avec le développement d’Internet, du numérique et des objets connectés, on assiste à une explosion importante de données. Ces données sont omniprésentes dans notre quotidien.
Elles proviennent de partout : des bases de données, des applications utilisées en entreprise et dans notre quotidien, des réseaux sociaux, de nos utilisations d’Internet et du mobile, de nos échanges d’informations, de ces centaines d’heures de vidéos en ligne ou encore des données clients.
A l'issue de ce MOOC, vous saurez :
- Comment effectuer l’analyse de données
- Comprendre les stratégies à mettre en place en matière de recueil, de stockage et d’exploitation des données
- Apprendre à collecter et à préparer les données pour une analyse efficace
Syllabus
SEMAINE 1 : Introduction au MOOC
- Découvrir le fonctionnement du MOOC et intégrer la communauté du MOOC
- Découvrir des témoignages d’experts du Big Data
- Identifier les concepts autour du Big Data : Data science, Machine learning, Deep learning, Open Data,…
- Groupe de discussion
SEMAINE 2 : Data Intelligence et Stratégie Big Data
- Gestion et valorisation des masses de données : La Data Intelligence et l’analyse des données
- Business Analysis des données et enjeux autour du Big data
- Axes de questionnement autour de l’exploitation des données
- Quizz et activités
- Groupe de discussion
- Segments ou Champs d’application du Big Data
- Produits, marchés et services Big Data
- Cartographier et valoriser les données
- Quizz et activités
- Groupe de discussion
SEMAINE 3 : Collecte, préparation et visualisation des données
- Stratégie de recueil, de stockage et de traitement des données
- Collecter et préparer les données
- Stockage et indexation des fichiers
- Quizz et activités
- Groupe de discussion
- Visualisation des données
- Concepts et outils de visualisation de données
- Visualisation de données sociales : interactions, géolocalisation, consommation, etc.
- Présentation de quelques outils de visualisation
- Quizz et travaux pratiques
- Groupe de discussion
SEMAINE 4 : Conclusion
- Perspective et émergence de nouveaux métiers
- Synthèse du cours
- Évaluation finale
Intructors
Francis Rousseaux
Professeur des universités/Université de Reims
Clement Duhart
Phd Invited researcher/MIT Medialab
Jean-Charles Risch
Doctorant Data science chez Capgemini
Eddie Soulier
Enseignant chercheur/Université de technologie de Troyes
Freddy Baudinet
Responsible société SIKIM/Spécialiste Data Management
Bruno Landes
En charge du déploiement du BIM à SNCF Réseau
Omar Jaafar
Doctorant/Université de technologie de Troyes
Babiga Birregah
Enseignant chercheur - Responsable du Mastère spécialisé Expert Big Analytics et Métriques/Université de technologie de Troyes
Youcef Hissou
Consultant Expert Big Data
Content designer
With 2,500 students, the University of Troyes technology is part of the largest French engineering schools (3rd school recruiting post-baccalaureate according to the 2012 palmares of L'Usine Nouvelle).
UTT trains engineers in six branches, Masters in eleven specialties and doctors in three specialties. Its development policy relies on a high level research focused on the transverse theme Science and Technologies for Risk Master, and an ambitious international strategy.
UTT is a member of the Conference of French Schools of Engineering Managers (CDEFI - whose presidency is currently held by the director of the UTT), the Conférence des Grandes Ecoles (CGE), the Conference of Presidents University (CPU) and the European University Association (EUA). UTT is part of the network of French technology universities with UTBM (Belfort-Montbéliard) and UTC (Compiègne) and UTSEUS, created in 2005 on their model in Shanghai.
Platform
Based on Open edX and initially started with the Digital University MOOCAZ of France, this platform allows teachers (particularly universities, associations) to create and animate their MOOC / SPOC.
Un contenu très riche et des intervenants vraiment intéressant. Si la structure (plateforme, ergonomie) doit encore s'améliorer, on sent que l'université maîtrise son sujet et leur point de vue m'ont permis de mieux comprendre les enjeux qui nous attendent dans le futur
Bon MOOC d’introduction au Big Data, sans aborder les principes mathématiques comme on peut le voir trop souvent. Les principes et les enjeux sont bien expliqués. La partie Hadoop est un peu trop survolée. J’ai particulièrement apprécié le chapitre sur la visualisation des données.
Bonjour Ce mooc était intéressant, d'autant plus que pour ma part, je ne partais quasiment de rien. Pour faciliter l'apprentissage, cela aurait été plus facile si les vidéos avaient été également retranscrite en version pdf/word, afin que nous puissions relire les propos tenus par les intervenants, ou alors au moins mettre en version pdf les slides qui étaient insérées dans les vidéos. Par ailleurs pour les quiz, il n'y a pas de correction, lorsqu'une réponse est fausse, nous avons juste eu une croix rouge mais pas la solution. Au final, pour certains des quiz je ne sais pas ce qu'il fallait répondre, n'ayant pas tout compris. Ce manque de réponse fait que pour le quizz final, je n'ai pas su répondre car bien qu'ayant vu et revu les vidéos, pris des notes, les petites subtilités m'ont échappées. Ce mooc étant une première pour l'équipe, je vous remercie pour sa mise en place et le temps que tous les intervenants ont passé à le faire vivre.
Première session et premier MOOC de l'UTT. Quelques imperfections logiques du fait de toutes ces premières, mais une bonne entrée en matière pour une vision non technique. Merci à toute les personnes qui ont contribué à ce MOOC.
Un contenu très riche et des intervenants vraiment intéressant. Si la structure (plateforme, ergonomie) doit encore s'améliorer, on sent que l'université maîtrise son sujet et leur point de vue m'ont permis de mieux comprendre les enjeux qui nous attendent dans le futur
