Page 119 - CATALOGUE AGINIUS 2020

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Cloud Computing Machine Learning Blockchain - Les fondamentaux

2 jours 2 jours 2 jours
Objectifs Ref. 5-TEC-CC Objectifs Ref. 5-TEC-ML Objectifs Ref. 5-TEC-BCH • La gestion de l’emploi (Synereo)
• Aborder les différents types d’utilisation, ainsi que les aspects juridiques, • Comprendre comment organiser le traitement des données et structurer • Sensibiliser son organisation ou ses équipes aux enjeux de la blockchain • La logistique (Thingchain)
techniques et humains afin de faciliter les projets de migration vers le les processus de Machine Learning. • La gestion des diplômes (Orichalque)
cloud computing. Public Public • Le crowdfunding (Jetcoin), le paiement (OneName), l’assurance
(Augur),
Public • Chefs de projet, développeurs, data scientists, architectes • Responsable innovation / numérique • La gestion du cadastre (Bitproof, Bitland)
• Toute personne souhaitant exploiter les avantages des technologies cloud • Chef de projet • Le travail documentaire collaboratif (KeeeX)
• Les places de marché de PA (OpenBazaar.org)
• Architecte
computing. Prérequis • Développeur • L’industrie musicale (Spotify), la gestion des droits d’auteurs
(Mediachain)
Prérequis • Pas de prérequis spécifique Prérequis • Le stockage décentralisé (Storj.io)
• De bonnes connaissances des technologies de l’lnternet, de Microsoft Moyens pédagogiques • Pas de prérequis spécifique • Monde agricole et maîtrise de la chaîne alimentaire, de la
Windows et des applications Web sont utiles mais pas requises. • Formateur expert dans le domaine provenance de matériaux (thingchain)
Mo
Moyens pédagogiques • Mise à disposition d’un ordinateur, support de cours remis à chaque Moyens pédagogiquesyens pédagogiques 7. Les perspectives
• L’émergence des « Blocktechs », positionnement des Fintech et
participant, vidéo projecteur, tableau blanc et paperboard
• Formateur expert dans le domaine • Feuille de présence signée en demi-journée, évaluation des acquis tout au • • Formateur expert dans le domaineFormateur expert dans le domaine autres acteurs
•
• Mise à disposition d’un ordinateur, support de cours remis à chaque long de la formation, questionnaire de satisfaction, attestation de stage • Mise à disposition d’un ordinateur, support de cours remis à chaqueMise à disposition d’un ordinateur, support de cours remis à chaque • Les « business models » des entreprises qui « porteront » les
participant, vidéo projecteur, tableau blanc et paperboardticipant, vidéo projecteur, tableau blanc et paperboard
participant, vidéo projecteur, tableau blanc et paperboard par services Blockchain.
•
• Feuille de présence signée en demi-journée, évaluation des acquis tout au • Feuille de présence signée en demi-journée, évaluation des acquis tout auFeuille de présence signée en demi-journée, évaluation des acquis tout au • Tenue de la charge et complexité à très grande échelle : quelle
long de la formation, questionnaire de satisfaction, attestation de stagede la formation, questionnaire de satisfaction, attestation de stage
long de la formation, questionnaire de satisfaction, attestation de stage long puissance de calcul disponible ? Comment faire sauter les verrous ?
• La législation autour de la Blockchain : validité de la signature, droit
à l’oubli, conservation de données
• Quelles adaptations des habitudes et plus généralement de la
société ?
• Quelle gouvernance pour les DAO ? Des systèmes que leur
Programme Programme Programme autonomie rend hors de portée du régulateur ?
• Quelle position du régulateur (Arcep)
1. Les impacts stratégiques
1. Présentation générale du cloud computing 1. Introduction au machine learning • Le positionnement historique de la Blockchain
• Définition et origines du cloud computing • Le Big Data et le machine learning. • La démarche méthodologique pour une implémentation en entreprise
• Concepts fondateurs, tels qu’ASP (Application Service Provider), • Zoom sur les données et les requêtes, attentes, des utilisateurs • Les enjeux et perspectives, des gouvernances nouvelles pour des
• Présentation de SaaS (Software as a Service), • Les étapes de la préparation des données. organisations à venir
• PaaS (Platform as a Service) • le data munging/wrangling • Les problématiques juridiques : « Code is Law »
• IaaS (Infrastructure as a Service), • Le rôle du data scientist • Les secteurs concernés et les impacts concernant les organisations
• Rôle de la virtualisation dans le cloud computing. 2. Le Machine Learning • Les défis pour l’adoption de la Blockchain
2. Intérêts et enjeux du cloud computing • Définition, les attentes par rapport au Machine Learning • Une démarche vers la suppression des tiers de confiance et
intermédiaires
• Green IT et impact environnemental, • Les valeurs d’observation, et les variables cibles. 2. Les fonctionnalités potentielles
• Intérêts et enjeux du cloud computing d’un point de vue technique et • Ingénierie des variables
fonctionnel, • Comment choisir l’algorithme et les variables de l’algorithme. • Une structuration décentralisée des données, un registre partagé et
• Gérer à moindre coût l’évolution des besoins, 3. Apprentissage automatique décentralisé
• Anticiper les besoins des utilisateurs de demain, • Les algorithmes d’apprentissage supervisés, non supervisés • Des propriétés spécifiques : désintermédiation, sécurisation, gestion de la
• Étude des solutions cloud computing en fonction du public : grand • Classification des données preuve, réduction des risques
compte, PME, TPE, Startups, etc., • Les étapes de construction d’un modèle prédictif. • Différence entre Blockchain publique, privée et hybride
• Quels sont les critères importants à prendre en compte. • Détecter les valeurs aberrantes et traiter les données manquantes. • Les « smart-contract » programmes auto-exécutables et les systèmes «
d’autogestion décentralisé »
3. État de l’art des solutions • Algorithmes : régression linéaire, k-voisins, classification naïve • Une approche DAO : Decentralized Autonomous Organization
• Présentation des différents types de cloud computing : public, privé, bayésienne, arbres de décision, etc .. • La place des objets connectés « Machine to machine »
hybride, communautaire, etc., 4. Les risques et écueils
4. Décryptage des principaux acteurs du marché • Importance de la préparation des données. 3. Les principes d’architecture et les SmartContracts
• Une approche open source et collaborative.
• Amazone Web Services • L’écueil du « surapprentissage ». • Le rôle de la fonctionnalité de hachage (SHA256, MD5 etc..) pour la
• Google Cloud Platform • Les limites du Machine Learning gestion des empreintes
• IBM Bluemix 5. La visualisation des donnés • La cryptographie asymétrique, les clefs publiques et privées et
• Microsoft Azure • L’intérêt de la visualisation. l’identification des utilisateurs.
• Leurs points communs et leurs distinctions • Outils disponibles, • La validation des transactions par les nœuds du réseau : le « minage » et
• Autres offres : stockage (Dropbox, iCloud, OpenDrive …), solutions de CRM 6. Machine learning en production les « mineurs ».
en ligne (salesforce, Microsoft Dynamics CRM). • Les modes de gestion de la preuve : Proof-of-Work, Proof-of-Stake (PoW,
5. Cloud computing : sécurité et législation • Les spécificités liées au développement d’un modèle en environnement PoS) et validation des blocs.
distribué.
• Risques à migrer vers le cloud computing (risques, techniques et • Le déploiement Big Data avec Spark et la MLlib. 4. Les outils de la Blockchain
juridiques). • Le Cloud : Amazon, Microsoft Azure ML, IBM Bluemix... • Hyperledger : sous l’égide de la fondation Linux et avec l’implication
• Les craintes habituelles et les craintes fondées. • La maintenance du modèle d’IBM
6. Cohabitation d’une architecture de SI classique avec le cloud computing 7. Exemples de visualisation avec R et Python • Bletchley : Plateforme de déploiement de Blockchain de Microsoft
• Problématique de la communication entre le système d’information • Counterparty : création de jetons numériques exécutables sur La
interne et les solutions hébergées, Blockchain Bitcoin
• Communication entre les briques cloud. • Les frameworks pour applications financières (EdgeVerve).
• Bonnes pratiques de migration partielle/complète du SI vers le cloud • Le Chain Open Standard, premier effort de standardisation du protocole
computing d’accès.
• Optimisation de l’infrastructure réseau 5. Les applications et usages
• Optimisation des procédures liées au PRA/PCA, etc. • Impacts sur la finance et le monde bancaire, l’Assurance
• DTC : Digital Trade Chain Plateforme numérique pour les transactions
commerciales
• KYC : Know Your Customer pour l’identification des individus
• L’IoT (Internet des Objets).
• La Blockchain à la base du strict « M2M » (Machine à Machine) (Tileplay).
• Les applications dans les secteurs des cadastres, des élections et du
vote électronique (Belem, bitcongress.org, followmyvote.com)
• Les Outils au service de la crypto-monnaie : Bitcoin, Paymium,
Ledgerwallet, Litecoin etc...
6. Les premières offres
• La micro-assurance (Stratum)
• La gestion de la preuve (Ledgerofproof)
• L’échange d’énergie solaire (Brooklyn) via SolarCoin
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