Grâce à ce Mastère hybride, vous acquerrez des connaissances spécialisées dans des domaines de pointe tels que la gestion de projets TI, les systèmes distribués, l'informatique en nuage et l'Intelligence Artificielle”

Dans le paysage Informatique actuel, les Systèmes Avancés connaissent une évolution rapide sous l'effet de la croissance de l'Intelligence Artificielle (IA), de l'informatique en nuage et de la cybersécurité. Cela nécessite une mise à jour constante des connaissances et des compétences pour rester à la pointe dans un environnement technologique en constante évolution.

C'est ainsi qu'est né ce Mastère hybride, grâce auquel les informaticiens apprendront à faire la différence entre les projets et les processus TI, en identifiant les critères de réussite et en évaluant la portée et les exigences pour justifier des analyses de rentabilité solides. En outre, ils seront formés à la sélection et à l'application de méthodologies de gestion appropriées, en utilisant des outils et des techniques spécifiques pour l'évaluation et l'amélioration de projets réels.

Ils apprendront également les caractéristiques et les avantages des systèmes distribués et de l'informatique en nuage, ainsi que les différents types de systèmes distribués et les modèles Cloud First. Les architectures d'intégration et les technologies émergentes, telles que la Blockchain, seront également analysées, en appliquant ces connaissances pour concevoir et gérer des systèmes efficaces et sécurisés dans des environnements distribués.

Enfin, ils exploreront le génie logiciel, la technologie IoT, le développement sur les appareils mobiles, l'Intelligence Artificielle et la sécurité informatique. En ce sens, les professionnels développeront des compétences dans le cycle de vie des applications, la construction de solutions IoT et l'analyse des big data, en préparant et en gérant des plateformes pour l'exploitation des données.

TECH a ainsi mis en place un programme complet, qui sera divisé en deux sections distinctes. Tout d'abord, le diplômé sera en mesure d'étudier la théorie entièrement en ligne, ne nécessitant qu'un appareil électronique avec une connexion internet, avec le soutien de la méthodologie d'apprentissage révolutionnaire Relearning, qui consiste à réitérer les concepts clés pour une assimilation optimale du contenu. Enfin, la qualification comprend un stage de 3 semaines dans une prestigieuse entreprise informatique.

Vous concevrez des stratégies de sécurité robustes et gérerez les technologies émergentes dans des contextes de gouvernance et de gestion des TI, grâce au meilleur matériel didactique, à la pointe de la technologie et de l'éducation”

Ce Mastère hybride en Informatique des Systèmes Avancés contient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Développement de plus de 100 études de cas présentées par des professionnels de l'informatique, des experts en systèmes avancés et des professeurs d'université ayant une grande expérience dans ce domaine
• Le contenu graphique, schématique et éminemment pratique avec lequel elles sont conçues fournit des informations essentielles sur les techniques et les outils indispensables à la pratique professionnelle
• Tout cela sera complété par des cours théoriques, des questions à l'expert, des forums de discussion sur des sujets controversés et un travail de réflexion individuel
• Les contenus sont disponibles à partir de tout appareil fixe ou portable doté d' une connexion internet
• En outre, vous pourrez effectuer un stage dans l'une des meilleures entreprises du secteur

Cette formation pluridisciplinaire vous préparera à relever les défis technologiques actuels et futurs, avec une vision complète et actualisée, grâce à une vaste bibliothèque de ressources multimédias innovantes”

Dans cette proposition de Mastère, de nature professionnalisante et de modalité d'apprentissage hybride, le programme vise à mettre à jour les professionnels de l'informatique qui développent leurs fonctions pour le développement de systèmes avancés, et qui exigent un haut niveau de qualification. Le contenu est basé sur les données les plus récentes, et orienté de manière didactique pour intégrer les connaissances théoriques dans la pratique de l'informatique, et les éléments théoriques et pratiques faciliteront la mise à jour des connaissances et permettront la prise de décision.

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, il permettra au professionnel de l'informatique un apprentissage situé et contextuel, c'est-à-dire un environnement simulé qui fournira un apprentissage immersif programmé pour s'entraîner dans des situations réelles. La conception de ce programme est basée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le médecin devra essayer de résoudre les différentes situations de pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.

Optez pour TECH! Vous vous immergerez dans l'informatique dématérialisée, en abordant des sujets tels que les modèles de déploiement, les avantages économiques et les capacités et défis associés en matière de sécurité"

Vous effectuerez un stage intensif de 3 semaines dans une entreprise informatique prestigieuse, où vous acquerrez toutes les connaissances dont vous avez besoin pour vous développer personnellement et professionnellement"

Le syllabus de ce programme universitaire a été structuré de manière à offrir une formation complète dans les domaines les plus critiques de la technologie moderne. Il couvre un large éventail de sujets, allant de la gestion de projets TI et du leadership à la conception et à l'administration de systèmes distribués et de solutions en nuage. En ce sens, chaque module a été conçu pour fournir des connaissances à la fois théoriques et pratiques, permettant aux professionnels d'appliquer ce qu'ils apprennent dans des scénarios réels et de se tenir au courant des dernières tendances et des technologies émergentes.

Ce Mastère hybride vous offrira une combinaison de flexibilité, de spécialisation et d'applicabilité, ce qui correspond parfaitement aux exigences du marché du travail moderne”

Module 1. Gestion et administration des projets TI

1.1. Gestion et Administration des Projets TI

1.1.1. Projet TI
1.1.2. Projets et processus. Différences
1.1.3. Projet TI. Critères de réussite
1.1.4. Cycle de vie d'un projet TI
1.1.5. Gestion et administration des projets TI. Application

1.2. Gestion des exigences d'un projet TI

1.2.1. Gestion des exigences d'un projet
1.2.2. Gestion et traçabilité des exigences
1.2.3. Outils de gestion des exigences
1.2.4. Gestion des exigences d'un projet TI. Application

1.3. Analyse de rentabilité d'un projet TI

1.3.1. Analyse de rentabilité d'un projet TI
1.3.2. Construction d’une analyse de rentabilité d'un projet TI
1.3.3. Critères de du succès du projet
1.3.4. Analyse financière et suivi de l'analyse de rentabilité pendant toute la durée du projet
1.3.5. Analyse de rentabilité d'un projet TI. Application

1.4. Gestion et administration classique des projets TI

1.4.1. Gestion de pprojets en cascade ou waterfall
1.4.2. Outils de méthodologie classique de gestion
1.4.3. Phases de la gestion classique de projets: lancement, planification, exécution, suivi et clôture
1.4.4. Gestion et administration classique des projets TI. Application

1.5. Gestion et administration des projets Agile

1.5.1. Administration des projets Agile: rôles, artefacts
1.5.2. Planification Scrum
1.5.3. Estimation Agile
1.5.4. Planification et exécution de Sprints
1.5.5. Utilisation efficace de Scrum. Application
1.5.6. Gestion et administration des projets Agiles. Application

1.6. Gestion et administration des projets Lean TI et Kanban

1.6.1. Lean TI et Kanban. Application
1.6.2. Lean IT et Kanban avantages et inconvénients
1.6.3. Tableaux de bord. Utilisation
1.6.4. Gestion et administration des projets Lean TI et Kanban. Application

1.7. Risques dans la gestion et l’administration des projets TI

1.7.1. Risque: Types de risques: probabilité
1.7.2. Atténuation des Risques. Techniques courantes en TI
1.7.3. Gestion et communication des risques
1.7.4. Risques dans la gestion et l’administration des projets TI. Application

1.8. Suivi et contrôle des projets TI

1.8.1. Suivi de l'évolution du projet
1.8.2. Contrôle des coûts du projet
1.8.3. Gestion du changement dans le projet
1.8.4. Gestion de la communication dans le projet Application
1.8.5. Rapports et mesures du suivi
1.8.6. Suivi et contrôle des projets TI. Application

1.9. Bureau des projets TI

1.9.1. Projets, portfolio de projets et programmes
1.9.2. Types de bureaux de projet: fonctions
1.9.3. Processus de gestion d’un bureau de projets
1.9.4. Gestion d’un bureau de projets. Application

1.10. Outils logiciels de projets TI

1.10.1. Gestion des exigences
1.10.2. Gestion de la configuration
1.10.3. Planification et suivi des projets
1.10.4. Gestion du changement
1.10.5. Gestion des coûts
1.10.6. Gestion des risques
1.10.7. Gestion de la communication
1.10.8. Gestion de la clôture
1.10.9. Exemples d’outils. Modèles

Module 2. Conception et gestion des Systèmes Distribués et Réseaux

2.1. Systèmes Distribués

2.1.1. Systèmes Distribués
2.1.2. Systèmes Distribués. Caractéristiques
2.1.3. Systèmes Distribués. Avantages

2.2. Types de Systèmes Distribués

2.2.1. Cluster
2.2.2. Grid
2.2.3. Cloud

2.3. Architectures d’un Système Distribué

2.3.1. Architecture Fonctionnelle (Commerce)
2.3.2. Architecture d’Application
2.3.3. Architecture de Gestion (Gouvernance)
2.3.4. Architecture Technologique

2.4. Infrastructure d’un Système Distribué

2.4.1. Hardware
2.4.2. Communications
2.4.3. Software
2.4.4. Sécurité

2.5. Cloud Computing dans les Systèmes Distribués

2.5.1. Cloud Computing
2.5.2. Systèmes Cloud Computing. Types
2.5.3. Systèmes Cloud Computing. Avantages

2.6. Communications Client-Serveur

2.6.1. Types de transmission
2.6.2. Modèles de communication
2.6.3. Communication par évènement

2.7. Architectures d’Intégration

2.7.1. APIs
2.7.2. Architectures de microservices
2.7.3. Architectures dirigées par évènements
2.7.4. Architectures réactives

2.8. Technologies de Registre Distribué

2.8.1. Technologies de Registre Distribué
2.8.2. Technologies de Registre Distribué. Typologie
2.8.3. Technologies de Registre Distribué. Avantages

2.9. Blockchain en tant que Système Distribué

2.9.1. Blockchain en tant que Système Distribué
2.9.2. Réseaux Blockchain. Typologie
2.9.3. Tokens dans les Réseaux Blockchain. Typologies
2.9.4. Technologies Blockchain
2.9.5. Use Case

2.10. Blockchain. Paradigme décentralisé dans la Blockchain

2.10.1. Systèmes de consensus
2.10.2. Exploitation minière
2.10.3. Hashing
2.10.4. Sécurité

Module 3. Cloud Computing dans l’Ingénierie des Systèmes et de l'Informatique

3.1. Cloud Computing

3.1.1. État des lieux du paysage informatique
3.1.2. Le nuage
3.1.3. L’informatique dans le nuage

3.2. Sécurité et résilience dans le nuage

3.2.1. Régions, disponibilité et zones de défaillance
3.2.2. Gestion des Tenant ou des comptes Cloud
3.2.3. Identité et contrôle d'accès dans le nuage

3.3. Networking dans le cloud

3.3.1. Réseaux virtuels définis par logiciel
3.3.2. Composants de réseau défini par logiciel
3.3.3. Connexion à d'autres systèmes

3.4. Services en cloud

3.4.1. Infrastructure en tant que service
3.4.2. Plate-forme en tant que service
3.4.3. Informatique serverless
3.4.4. Logiciel en tant que service

3.5. Calcul haute performance

3.5.1. Calcul haute performance
3.5.2. Création d'un cluster haute performance
3.5.3. Application du calcul à haute performance

3.6. Stockage en cloud

3.6.1. Stockage de blocs en cloud
3.6.2. Stockage de fichiers en cloud
3.6.3. Stockage d'objets en cloud

3.7. Interaction et surveillance du cloud

3.7.1. Surveillance et gestion du cloud
3.7.2. Interaction avec le cloud: console d'administration
3.7.3. Interaction avec Command Line Interface
3.7.4. Interaction basée sur les API

3.8. Développement cloud-native

3.8.1. Développement natif en Cloud
3.8.2. Conteneurs et plateformes d'orchestration de conteneurs
3.8.3. Intégration Continue dans le nuage
3.8.4. Utilisation des événements du nuage

3.9. L'infrastructure en tant que code dans le nuage

3.9.1. Automatisation de la gestion et du provisionnement dans le cloud
3.9.2. Terraform
3.9.3. Intégration avec scripting

3.10. Construire une infrastructure hybride

3.10.1. Interconnexion
3.10.2. Interconnexion avec le datacenter
3.10.3. Interconnexion avec d'autres nuages

Module 4. Ingénierie du Logiciel

4.1. Applications logicielles dans les technologies de l’information

4.1.1. Applications logicielles
4.1.2. Cycle de vie
4.1.3. Architectures
4.1.4. Méthodologie

4.2. Gestion de projets et Méthodologies TI

4.2.1. Gestion de projets
4.2.2. Méthodologies agiles
4.2.3. Outils

4.3. Développement Frontend et applications mobiles

4.3.1. Développement FrontEnd et applications mobiles
4.3.2. HTML, CSS
4.3.3. JavaScript, jQuery
4.3.4. Angular
4.3.5. React

4.4. Développement backend d’applications de logiciel

4.4.1. Développement backend d’applications de logiciel
4.4.2. Architectures de backend dans les applications de logiciel
4.4.3. Langages de programmation dans le backend
4.4.4. Serveurs d'applications dans l’architecture logicielle

4.5. Stockage de données, bases de données et caché

4.5.1. Gestion des données dans les applications logicielles
4.5.2. Système de fichiers
4.5.3. Bases de données relationnelles
4.5.4. Bases de données non relationnelles
4.5.5. Caché

4.6. Gestion des conteneurs dans le Cloud Computing

4.6.1. Technologies des conteneurs
4.6.2. Conteneur avec Technologie Docker et Docker-Compose
4.6.3. Orchestration de conteneurs avec Kubernetes
4.6.4. Conteneurs dans le Cloud Computing

4.7. Testing et Intégration Continue

4.7.1. Testing et Intégration Continue
4.7.2. Tests unitaires
4.7.3. Test e2e
4.7.4. Développement Dirigé par des Tests (TDD)
4.7.5. Intégration continue

4.8. Blockchain orientée vers le logiciel

4.8.1. Blockchain orientée vers le logiciel
4.8.2. Crypto-monnaies
4.8.3. Types de blockchain

4.9. Logiciel Big Data, Intelligence Artificielle, IoT

4.9.1. Big Data, Intelligence Artificielle, IoT
4.9.2. Big Data
4.9.3. Intelligence artificielle
4.9.4. Réseaux neuronaux

4.10. Sécurité du logiciel en TI

4.10.1. Sécurité du logiciel en TI
4.10.2. Serveurs
4.10.3. Aspects éthiques
4.10.4. Règlement Européen sur la Protection des Données (GDPR)
4.10.5. Analyse et gestion des risques

Module 5. Architecture des Technologies IoT

5.1. L'art de l’Internet des Objets (IoT)

5.1.1. L’Internet des Objets IoT
5.1.2. Technologies IoT
5.1.3. Internet des Objets. Concepts avancés

5.2. Architectures des solutions IoT

5.2.1. Architectures des solutions IoT
5.2.2. Conception d’une architecture IoT
5.2.3. Fonctionnement et gestion des données d’une solution IoT

5.3. IoT et autres tendances technologiques

5.3.1. Cloud computing
5.3.2. Machine / Deep Learning
5.3.3. Intelligence Artificielle

5.4. Plateformes de solutions IoT

5.4.1. Plateformes de développement
5.4.2. Solutions IoT
5.4.3. Plateformes de solutions IoT. Concepts avancés

5.5. Smart things

5.5.1. Smartbuildings
5.5.2. Smartcities
5.5.3. Réseaux Intelligents

5.6. Durabilité et IoT

5.6.1. Durabilité et technologies émergentes
5.6.2. Durabilité dans l’IoT
5.6.3. Cas d'utilisation de l’IoT durable

5.7. IoT. Cas d'utilisation

5.7.1. Cas d’utilisation dans le secteur de la santé
5.7.2. Cas d’utilisation dans des environnements Industriels
5.7.3. Cas d'utilisation dans le secteur logistique
5.7.4. Cas d’utilisation dans le secteur agricole et l'élevage
5.7.5. Autres cas d’utilisation

5.8. Écosystème commercial de l’IoT

5.8.1. Fournisseur de solutions
5.8.2. Consommateurs d’IoT
5.8.3. Écosystème IoT

5.9. Le rôle de l’Ingénieur IoT

5.9.1. Rôle de l’Ingénieur IoT. Compétences
5.9.2. Le rôle du spécialiste IoT dans les compagnies.
5.9.3. Certifications reconnues sur le marché

5.10. Défis de l'IoT

5.10.1. Objectifs de l’adoption de l’IoT
5.10.2. Principaux obstacles de l’adoption
5.10.3. Applications IoT. Avenir de l'IoT

Module 6. Technologie et développement sur les dispositifs mobiles

6.1. Dispositifs mobiles

6.1.1. Mobilité
6.1.2. Gestion
6.1.3. Exploitabilité

6.2. Types des appareils mobiles

6.2.1. Smartphones
6.2.2. Tablette
6.2.3. Montres intelligentes

6.3. Composants des appareils mobiles

6.3.1. Écrans
6.3.2. Claviers tactiles
6.3.3. Processeurs
6.3.4. Capteurs et connecteurs
6.3.5. Piles

6.4. Communications sans fil

6.4.1. Communications sans fil
6.4.2. Communications sans fil. Avantages
6.4.3. Communications sans fil. Limites

6.5. Communications sans fil. Classification

6.5.1. Réseaux personnels
6.5.2. Réseaux locaux
6.5.3. Réseaux étendus
6.5.4. Normes

6.6. Développement d'applications mobiles

6.6.1. Applications hybrides et natives
6.6.2. Environnements
6.6.3. Langages de programmation
6.6.4. Distribution et commerce

6.7. Développement d'Applications sur Android

6.7.1. Développement d'Applications sur Android
6.7.2. Noyau des Systèmes Android
6.7.3. Outils du logiciel Android

6.8. Développement d'applications IOS

6.8.1. Développement d'Applications IOS
6.8.2. Noyau d'Application IOS
6.8.3. Outils d’Applications IOS

6.9. Sécurité sur les appareils mobiles

6.9.1. Couches de sécurité
6.9.2. Communications
6.9.3. Utilisateurs
6.9.4. Applications
6.9.5. Système d'exploitation

6.10. Développement d'applications mobiles. Tendances Cas d'Utilisation

6.10.1. Réalité Augmentée
6.10.2. Intelligence Artificielle
6.10.3. Solutions de paiement
6.10.4. Avantages de la Blockchain

Module 7. Intelligence Artificielle dans l'Ingénierie des Systèmes et Informatique

7.1. Intelligence Artificielle

7.1.1. L’intelligence dans l’Ingénierie des Systèmes
7.1.2. Intelligence Artificielle
7.1.3. Intelligence Artificielle. Concepts Avancés

7.2. Importance des données

7.2.1. L'ingestion de données
7.2.2. Analyse et profilage
7.2.3. Raffinement des données

7.3. Machine Learning dans l’Intelligence Artificielle

7.3.1. Machine Learning
7.3.2. Apprentissage supervisé
7.3.3. Apprentissage non supervisé

7.4. Deep Learning dans l’Intelligence Artificielle

7.4.1. Deep Learning vs. Machine Learning
7.4.2. Réseaux neuronaux

7.5. Robotic Process Automation (RPA) dans l’Intelligence Artificielle

7.5.1. RPA en Intelligence Artificielle
7.5.2. Automatisation des processus. Bonnes pratiques
7.5.3. Automatisation des processus. Amélioration continue

7.6. Natural Language Processing (NLP) dans l’ntelligence Artificielle

7.6.1. NLP en Intelligence Artificielle
7.6.2. NPL appliqué au software
7.6.3. NLP. Application

7.7. Reconnaissance d'images en Intelligence Artificielle

7.7.1. Modèles
7.7.2. Algorithmes
7.7.3. Applications

7.8. Réseaux Neuronaux dans l’Intelligence Artificielle

7.8.1. Modèles
7.8.2. Algorithmes d'apprentissage
7.8.3. Applications des Réseaux Neuronaux dans l’Intelligence Artificielle

7.9. Cycle de vie des modèles d'Intelligence Artificielle (IA)

7.9.1. Développement de modèles d'Intelligence Artificielle
7.9.2. Entrainement
7.9.3. Démarrage la production

7.10. Nouvelles applications de l'Intelligence Artificielle

7.10.1. Éthique dans les systèmes d'IA
7.10.2. Détection des biais
7.10.3. Nouvelles applications de l'Intelligence Artificielle

Module 8. Systèmes de Sécurité

8.1. Systèmes de sécurité des technologies de l'information

8.1.1. Les enjeux de la sécurité des systèmes d'information
8.1.2. Types de menaces
8.1.3. Systèmes des réseaux et internet

8.2. Gouvernance et gestion de la sécurité de l'information

8.2.1. Gouvernance de la sécurité. Règles de sécurité
8.2.3. Analyse des risques
8.2.3. Planification de la sécurité

8.3. Cryptographie et technologies des certificats

8.3.1. Techniques cryptographiques
8.3.2. Protocoles cryptographiques
8.3.3. Certificats numériques. Applications

8.4. Sécurité des réseaux et communication

8.4.1. Sécurité des systèmes de communication
8.4.2. Sécurité des firewalls
8.4.3. Systèmes de détection et de prévention des intrusions

8.5. Systèmes de Gestion des Identités et des Autorisations

8.5.1. Systèmes de gestion de l'authentification
8.5.2. Système de gestion des autorisations: politiques d'accès
8.5.3. Systèmes de gestion des clés

8.6. Sécurité des données

8.6.1. Sécurité des systèmes de stockage
8.6.2. Protection de systèmes de bases de données
8.6.3. Sécurisation des données en transit

8.7. Sécurité du système d'exploitation

8.7.1. Linux
8.7.2. Windows
8.7.3. Analyse et correction des vulnérabilités

8.8. Détection des menaces et des attaques

8.8.1. Systèmes d'audit, logging et de surveillance
8.8.2. Systèmes d'événements et d'alarmes
8.8.3. Systèmes SIEM

8.9. Réponse aux incidents

8.9.1. Plan de réponse aux incidents
8.9.2. Assurer la continuité des activités
8.9.3. Analyse médico-légale et remédiation d'incidents de même nature

8.10. La sécurité dans les environnements Cloud

8.10.1. La sécurité dans les environnements Cloud
8.10.2. Modèle de gestion partagé
8.10.3. Systèmes de gestion de sécurité. Application

Module 9. Big Data dans l'Ingénierie des Systèmes et de l'Informatique

9.1. Big Data appliqué aux IT

9.1.1. Big Data appliqué aux IT
9.1.2. Big Data. Opportunités
9.1.3. Big Data. Application

9.2. L’information et les donnés

9.2.1. Sources d'information
9.2.2. Qualité
9.2.3. Transformation

9.3. Traitement Big Data

9.3.1. Traitement Big Data. Hadoop
9.3.2. Traitement Big Data. Spark
9.3.3. Traitement en Streaming

9.4. Stockage de données

9.4.1. Stockage de données. Bases de données
9.4.2. Stockage de données. Le nuage
9.4.3. Stockage de données. Fonctionnement de la Information-forme

9.5. Architecture Big Data

9.5.1. Architecture Big Data.. Data Lake
9.5.2. Architecture Big Data. Surveillance du processus
9.5.3. Architecture Big Data.. Cloud Computing

9.6. Analyse des données

9.6.1. Analyse des données. Modélisation prédictive
9.6.2. Analyse des données. Machine Learning
9.6.3. Analyse des données. Deep Learning

9.7. Visualisation des données

9.7.1. Types
9.7.2. Outils de visualisation
9.7.3. Outils de reporting

9.8. Interprétation de l'information

9.8.1. Business Intelligence
9.8.2. Business Analytics
9.8.3. Science des données

9.9. Confidentialité et protection des données

9.9.1. Données sensibles
9.9.2. Consentement
9.9.3. Anonymisation

10.10. Gouvernance des Données

10.10.1. La Gouvernance des Données
10.10.2. Data Lineage
10.10.3. Catalogue des données

Module 10. Gouvernance et Gestion des TI (Technologies de l'Information)

10.1. Gouvernance et Gestion des IT

10.1.1. Gouvernance et Gestion des IT
10.1.2. Gouvernance TI avancée
10.1.3. Gouvernance TI: sécurité et risques

10.2. Sources de référence pour la Gouvernance TI

10.2.1. Frameworks et modèles
10.2.2. Normes de Gouvernance TI
10.2.3. Systèmes de Qualité de Gouvernance TI

10.3. Gouvernance TI. Structures et gestion

10.3.1. Rôle de la Gouvernance TI
10.3.2. Structure de Gouvernance TI
10.3.3. Mise en marche de la Gouvernance TI

10.4. Éléments clés de la Gouvernance TI

10.4.1. L'architecture d'entreprise
10.4.2. Gouvernance des données
10.4.3. Relation entre la GouvernanceTI et l'IA

10.5. COBIT. Objectifs de Contrôle de l'Information et Technologies connexes

10.5.1. COBIT. Objectifs de Contrôle
10.5.2. Framework COBIT
10.5.3. Domaines et processus

10.6. Le cadre de Travail ITIL v4

10.6.1. Le cadre de Travail ITIL v4
10.6.2. Service Value System
10.6.3. Dimensions et principes

10.7. Mesure de la performance de la Gouvernance TI

10.7.1. Principes de surveillance et de contrôle de la Gouvernance TI
10.7.2. Mesures de contrôle de la Gouvernance TI
10.7.3. Tableau de bord équilibré

10.8. Gestion des TI

10.8.1. Gestion des TI
10.8.2. Gestion et acquisition de fournisseurs de services TI
10.8.3. Suivi des performances TI
10.8.4. Assurance qualité des TI

10.9. Acquisition et développement des systèmes d'information

10.9.1. Structure de gestion des projets
10.9.2. Méthodologies de développement des systèmes
10.9.3. Mise en œuvre et exploitation des systèmes d'information

10.10. Gouvernance, Gestion des TI et Cloud Computing

10.10.1. Gouvernance et Gestion TI dans les Environnements Cloud Computing
10.10.2. Modèles de Gestion de Sécurité Partagés
10.10.3. Architectures d'entreprise dans Cloud

TECH souscrira une assurance responsabilité civile pour couvrir toute éventualité pouvant survenir pendant le séjour au centre de placement"