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Le développement technologique et les avancées du web ont radicalement transformé la manière dont de grands volumes de données sont gérés et analysés, tandis que des technologies telles que la Blockchain ont redéfini la sécurité et le transfert d'informations. Cet impact se reflète directement dans la demande croissante des entreprises pour des spécialistes capables de combiner ces deux disciplines afin d'accroître la productivité et de se protéger contre les cybermenaces. Dans ce contexte, une préparation de haut niveau dans ces domaines devient essentielle, c'est pourquoi TECH a conçu ce programme académique complet.

Avec cette approche, le programme couvre les concepts essentiels du Big Data et de la Blockchain, en explorant leurs applications pratiques dans la collecte, l'analyse et la protection des données. Il se penche également sur les techniques les plus avancées de transfert de valeur sécurisé et de gestion de l'information, faisant passer l'étudiant de la théorie à la mise en œuvre dans des scénarios réels. Cet apprentissage comprend non seulement les fondamentaux techniques, mais aussi les compétences stratégiques nécessaires pour mener des projets dans un environnement numérique hautement compétitif. Une approche globale qui permet aux professionnels non seulement de se mettre à jour, mais aussi de se démarquer sur un marché en constante évolution.

En outre, ce programme est développé dans un format 100% en ligne, ce qui élimine la nécessité de voyager ou de se conformer à des horaires rigides. Les étudiants sont libres d'organiser leur propre rythme d'apprentissage, ce qui leur permet de combiner leurs études avec d'autres responsabilités quotidiennes. Cette modalité flexible garantit que chaque participant peut tirer le meilleur parti de l'expérience éducative, en l'adaptant à ses besoins personnels et professionnels.

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Ce Mastère Spécialisé Avancé en Big Data et Blockchain contient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

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• Le contenu graphique, schématique et éminemment pratique du programme fournit des informations scientifiques et pratiques sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle
• Exercices pratiques permettant de réaliser le processus d'auto-évaluation afin d'améliorer l’apprentissage
• L'accent est mis sur les méthodologies innovantes dans le domaine du Big Data et de la Blockchain. Leçons théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et documents de réflexion individuels
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Son corps enseignant comprend des professionnels du journalisme, qui apportent l'expérience de leur travail à ce programme, ainsi que des spécialistes reconnus issus de grandes entreprises et d'universités prestigieuses.

Son contenu multimédia, développé avec les dernières technologies éducatives, permettra au professionnel un apprentissage situé et contextuel, c'est-à-dire un environnement simulé qui fournira un étude immersif programmé pour s'entraîner dans des situations réelles.

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel l’étudiant doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme académique. Pour ce faire, le professionnel aura l'aide d'un système vidéo interactif innovant créé par des experts reconnus.

Profitez de la flexibilité d'un programme 100% en ligne qui vous permet d'étudier de n'importe où et au moment qui vous convient le mieux"

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Le matériel pédagogique qui compose ce programme a été développé par une équipe d'experts en Big Data et Blockchain ayant une grande expérience de la mise en œuvre de ces technologies dans des environnements professionnels. Grâce à cette approche, le programme d'études approfondira non seulement les principales technologies d'analyse de données et les systèmes Blockchain, mais abordera également des aspects clés tels que la sécurité de l'information, la cryptographie et la gestion de bases de données à grande échelle. Les diplômés seront en mesure d'identifier des opportunités spécifiques et de concevoir des solutions adaptées aux besoins actuels du marché. En outre, le programme d'études comprend un contenu innovant qui favorise le développement de projets perturbateurs dans des secteurs tels que la logistique, le marketing, la finance et l'administration publique. 

Vous maîtriserez les technologies Big Data et Blockchain pour garantir la sécurité dans le cyberespace et stimuler la compétitivité des entreprises’’ 

Module 1. Visual analytics dans le contexte social et technologique

1.1. Les vagues technologiques dans différentes sociétés. Vers une Data Society
1.2. La mondialisation. Contexte géopolitique et social mondial
1.3. Environnement VUCA. Toujours vivre dans le passé
1.4. Apprendre à connaître les nouvelles technologies: 5G et IoT
1.5. Connaître les nouvelles technologies: cloud computing et edge computing
1.6. Critical thinking en visual analytics
1.7. Les know-mads. Les nomades parmi les données
1.8. Apprendre à devenir un entrepreneur en visual analytics
1.9. Théories de l'anticipation appliquées au visual analytics
1.10. Le nouvel environnement commercial. La transformation numérique

Module 2. Analyse et interprétation des données

2.1. Introduction aux statistiques
2.2. Mesures applicables au traitement des données
2.3. Corrélation statistique
2.4. Théorie des Probabilités Conditionnelles
2.5. Variables aléatoires et distributions de probabilités
2.6. Inférence Bayésienne
2.7. Théorie de l'Échantillon
2.8. Intervalles de confiance
2.9. Test d'hypothèse
2.10. Analyse de régression

Module 3. Techniques d'analyse des données et Intelligence Artificielle

3.1. Analyse prédictive
3.2. Techniques d'évaluation et de sélection des modèles
3.3. Techniques d'optimisation linéaire
3.4. Simulations de Monte Carlo
3.5. Analyse de scénarios
3.6. Techniques de Machine Learning
3.7. Analyse web
3.8. Techniques de Text Mining
3.9. Méthodes de Traitement du Langage Naturel (NLP)
3.10. Analyse des réseaux sociaux

Module 4. Outils d'analyse des données

4.1. Environnement R de data science
4.2. Environnement Python de data science
4.3. Graphiques statiques et statistiques
4.4. Traitement des données dans différents formats et différentes sources
4.5. Nettoyage et préparation des données
4.6. Études exploratoires
4.7. Arbres de décision
4.8. Règles de classification et d'association
4.9. Réseaux neuronaux
4.10. Deep Learning

Module 5. Systèmes de gestion de bases de données et parallélisation des données

5.1. Bases de données conventionnelles
5.2. Bases de données non conventionnelles
5.3. Cloud computing: gestion des données distribuées
5.4. Outils pour l'ingestion de grands volumes de données
5.5. Types de parallélisme
5.6. Traitement des données en streaming et en temps réel
5.7. Traitement parallèle: Hadoop
5.8. Traitement parallèle: Spark
5.9. Apache Kafka
5.9.1. Introduction à Apache Kafka
5.9.2. Architecture
5.9.3. Structure des données
5.9.4. APIs Kafka
5.9.5. Cas d'utilisation
5.10. Cloudera Impala

Module 6. Data-Driven soft skills dans le domaine de la gestion stratégique en visual analytics

6.1. Drive profile for Data-Driven
6.2. Compétences avancées en matière de gestion dans les organisations axées sur le Data-Driven
6.3. Utilisation des données pour améliorer les performances de la communication stratégique
6.4. L'intelligence émotionnelle appliquée au management en visual analytics
6.5. Présentations efficaces
6.6. Améliorer les performances grâce à la gestion de la motivation
6.7. Leadership dans les organisations basées sur la Data-Driven
6.8. Les talents numériques dans les organisations axées sur la Data-Driven
6.9. Data-Driven Agile Organization I
6.10. Data-Driven Agile Organization II

Module 7. Gestion stratégique des projets de visual analytics et de Big Data

7.1. Introduction à la Gestion Stratégique de Projets
7.2. Best Practices dans la description des Processus Big Data (PMI)
7.3. Méthodologie Kimball
7.4. Méthodologie SQuID
7.5. Introduction à la Méthodologie SQuID pour aborder les projets Big Data

7.5.1. Phase I. Les Sources
7.5.2. Phase II. Data Quality
7.5.3. Phase III. Impossible Questions
7.5.4. Phase IV. Discovering
7.5.5. Best Pratices dans l'application de SQuID aux projets Big Data

7.6. Aspects juridiques du monde des Données
7.7. La protection de la vie privée dans les Big Data
7.8. La cybersécurité dans les Big Data
7.9. Identification et identification avec de grands volumes de Données
7.10. Éthique des Données I
7.11. Ethique des Données II

Module 8. Analyse de la clientèle. Appliquer l'intelligence des données au Marketing

8.1. Concepts du marketing. Marketing stratégique
8.2. Marketing relationnel
8.3. Le CRM en tant que centre de l'organisation pour l'analyse de la clientèle
8.4. Les technologies du web
8.5. Sources de données sur le web
8.6. Acquisition de données sur le web
8.7. Outils d'extraction de données sur le Web
8.8. Web sémantique
8.9. OSINT: Intelligence à source ouverte
8.10. MasterLead ou comment améliorer la conversion en ventes grâce aux Big Data

Module 9. Visualisation interactive des données

9.1. Introduction à l'art de rendre les données visibles
9.2. Comment faire un storytelling avec des données
9.3. Représentations des données
9.4. Évolutivité des représentations visuelles
9.5. Visual analytics vs. Information visualization. Comprendre qu'il ne s'agit pas de la même chose
9.6. Processus d'analyse visuelle (Keim)
9.7. Rapports stratégiques, opérationnels et de gestion
9.8. Types de graphiques et leur fonction
9.9. Interprétation des rapports et des graphiques. Jouer le rôle de récepteur
9.10. Évaluation des systèmes de visual analytics

Module 10. Outils de visualisation

10.1. Introduction aux outils de visualisation des données
10.2. Many Eyes
10.3. Google Charts
10.4. jQuery
10.5. Data-Driven Documents I
10.6. Data-Driven Documents II
10.7. Matlab
10.8. Tableau
10.9. SAS Visual Analytics
10.10. Microsoft Power BI

Module 11. Technologie Blockchain. Cryptographie et Sécurité

11.1. Cryptographie dans la Blockchain
11.2. Le Hash dans la Blockchain
11.3. Private Sharing Multi-Hasing (PSM Hash)
11.4. Signatures dans la Blockchain
11.5. Gestion des clés. Wallets
11.6. Cryptage
11.7. Données onchain et ofchain
11.8. Sécurité et Smart Contracts

Module 12. Développement de Blockchains Publiques: Ethereum, Stellar et Polkadot

12.1. Ethereum. Blockchain Publique

12.1.1. Ethereum
12.1.2. EVM et GAS
12.1.3. Etherescan

12.2. Développement d'Ethereum. Solidity

12.2.1. Solidity
12.2.2. Remix
12.2.3. Compilation et exécution

12.3. Framework sur Ethereum. Brownie

12.3.1. Brownie
12.3.2. Ganache
12.3.3. Déploiement dans Brownie

12.4. Testing smart contracts

12.4.1. Test Driven Development (TDD)
12.4.2. Pytest
12.4.3. Smart contracts

12.5. Connexion du site web

12.5.1. Metamask
12.5.2. web3.js
12.5.3. Ether.js

12.6. Un vrai projet. Token fungible

12.6.1. ERC20
12.6.2. Création de notre token
12.6.3. Déploiement et validation

12.7. Stellar Blockchain

12.7.1. Stellar blockchain
12.7.2. Éco-système
12.7.3. Comparaison avec Ethereum

12.8. Programmation en Stellar

12.8.1. Horizon
12.8.2. Stellar SDK
12.8.3. Projet token fungible

12.9. Polkadot Project

12.9.1. Polkadot Project
12.9.2. Éco-système
12.9.3. Interaction avec Ethereum et d'autres Blockchain

12.10. Programmation en Polkadot

12.10.1. Substrate
12.10.2. Création de Parachain de Substrate
12.10.3. Intégration avec Polkadot

Module 13. Développement de Blockchains Commerciales: Hyperledger Besu

13.1. Configuration de Besu

13.1.1. Paramètres de configuration clés dans les environnements de production
13.1.2. Finetuning pour les services connectés
13.1.3. Bonnes pratiques de configuration

13.2. Configurations de la Blockchain

13.2.1. Paramètres de configuration clés pour PoA
13.2.2. Paramètres de configuration clés pour PoW
13.2.3. Configurations du bloc de genèse

13.3. Sécurisation de besu

13.3.1. Sécurisation de RPC avec TLS
13.3.2. Sécurisation de RPC avec NGINX
13.3.3. Sécurisation avec un système de nœuds

13.4. Besu à Haute Disponibilité

13.4.1. Redondance des nœuds
13.4.2. Équilibreurs de transactions
13.4.3. Transaction Pool dans la File d'Attente du Courrier

13.5. Outils offchain

13.5.1. Confidentialité - Tessera
13.5.2. Identité - Alastria ID
13.5.3. Indexation des données – Subgraph

13.6. Applications développées sur Besu

13.6.1. Applications basées sur tokens ERC20
13.6.2. Applications basées sur tokens ERC 721
13.6.3. Applications basées sur token ERC 1155

13.7. Déploiement et automatisation de Besu

13.7.1. Besu sur Docker
13.7.2. Besu sur kubernetes
13.7.3. Besu sur Blockchain as a service

13.8. Interopérabilité de Besu avec d'autres clients

13.8.1. Interopérabilité de Geth
13.8.2. Interopérabilité de Open Ethereum
13.8.3. Interopérabilité avec d'autres DLT

13.9. Plugins pour Besu

13.9.1. Plugins les plus courants
13.9.2. Développement de plugins
13.9.3. Installation des plugins

13.10. Configurations de l'Environnement de Développement

13.10.1. Création d'un Environnement en Développement
13.10.2. Création d'un Environnement d'Intégration du Client
13.10.3. Création d'un Environnement de Pré-Production pour les Tests de Chargement

Module 14. Développement de Blockchains Commerciales: Hyperledger Fabric

14.1. Hyperledger

14.1.1. Écosystème Hyperledger
14.1.2. Hyperledger Tools
14.1.3. Hyperledger Frameworks

14.2. Hyperledger Fabric– Composantes de son architecture. L'état de l’art

14.2.1. État de l'art Hyperledger Fabric
14.2.2. Noeuds
14.2.3. Orderers
14.2.4. CouchDB et LevelDB
14.2.5. CA

14.3. Hyperledger Fabric- Composantes de son Architecture. Processus de Transaction

14.3.1. Processus de transaction
14.3.2. Chaincodes
14.3.3. MSP

14.4. Technologies habilitantes

14.4.1. Go
14.4.2. Docker
14.4.3. Docker Compose
14.4.4. Autres technologies

14.5. Installation des Pré-Requis et Préparation de l'Environnement

14.5.1. Préparation du serveur
14.5.2. Téléchargement des pré-requis
14.5.3. Téléchargement à partir du dépôt officiel Hyperledger

14.6. Premier Déploiement

14.6.1. Déploiement automatique du réseau de test
14.6.2. Déploiement guidé du réseau de test
14.6.3. Examen des composants déployés

14.7. Deuxième Déploiement

14.7.1. Déploiement de la collecte de données privées
14.7.2. Intégration dans un réseau de Fabric
14.7.3. Autres projets

14.8. Chaincodes

14.8.1. Structure d'un Chaincodes
14.8.2. Déploiement et Upgrade de Chaincodes
14.8.3. Autres fonctions importantes de Chaincodes

14.9. Connexion à d'autres Tools de Hyperledger (Caliper et Explorer)

14.9.1. Installation Hyperledger Explorer
14.9.2. Installation Hyperledger Calipes
14.9.3. Autres tools importants

14.10. Certification

14.10.1. Types de certifications officielles
14.10.2. Préparation à CHFA
14.10.3. Profils de développeur ou d'administrateur

Module 15. Identité Souveraine Basée sur la Blockchain

15.1. Identité numérique

15.1.1. Données personnelles
15.1.2. Les réseaux sociaux
15.1.3. Contrôle des données
15.1.4. Authentification
15.1.5. Identification

15.2. Identité Blockchain

15.2.1. Signature numérique
15.2.2. Réseaux publics
15.2.3. Réseaux autorisés

15.3. Identité Numérique Souveraine

15.3.1. Besoins
15.3.2. Composants
15.3.3. Applications

15.4. Identifiants Décentralisés (DID)

15.4.1. Schéma
15.4.2. Méthodes DID
15.4.3. Documents DID

15.5. Références Vérifiables

15.5.1. Composants
15.5.2. Flux
15.5.3. Sécurité et Confidentialité
15.5.4. Blockchain pour enregistrer des informations d'identification vérifiables

15.6. Technologies Blockchain pour l'identité numérique

15.6.1. Hyperledger Indy
15.6.2. Sovrin
15.6.3. uPort
15.6.4. IDAlastria

15.7. Initiatives Européennes de Blockchain et d'Identité

15.7.1. eIDAS
15.7.2. EBSI
15.7.3. ESSIF

15.8. Identité numérique des objets (IoT)

15.8.1. Interactions avec IoT
15.8.2. Interopérabilité sémantique
15.8.3. Sécurité des données

15.9. Identité Numérique des processus

15.9.1. Données
15.9.2. Codes
15.9.3. Interfaces

15.10. Cas d'utilisation de l'Identité Numérique Blockchain

15.10.1. Santé
15.10.2. Éducation
15.10.3. Logistique
15.10.4. Administration publique

Module 16. Blockchain et ses nouveaux applications: DeFi et NFT

16.1. Culture financière

16.1.1. Évolution de l'argent
16.1.2. Monnaie FIAT et Monnaie décentralisée
16.1.3. Banque Numérique vs Open Finance

16.2. Ethereum

16.2.1. Technologie
16.2.2. Monnaie décentralisée
16.2.3. Stable Coins

16.3. Autres technologies

16.3.1. Binance Smart Chain
16.3.2. Polygon
16.3.3. Solana

16.4. DeFi (Finances décentralisées)

16.4.1. Defi
16.4.2. Défis
16.4.3. Open Finance vs DeFI

16.5. Outils d'information

16.5.1. Metamask et les wallets décentralisés
16.5.2. CoinMarketCap
16.5.3. DefiPulse

16.6. Stable Coins

16.6.1. Protocole Maker
16.6.2. USDC, USDT, BUSD
16.6.3. Formes de collatéralisation et risques

16.7. Bourses et plateformes décentralisées (DEX)

16.7.1. Uniswap
16.7.2. Sushiswap
16.7.3. AAVe
16.7.4. dYdX / Synthetix

16.8. Écosystème NFT (Non-Fungible Token)

16.8.1. Les NFT
16.8.2. Typologie
16.8.3. Caractéristiques

16.9. Capitulation des industries

16.9.1. Industrie du design
16.9.2. Industrie du Fan Token
16.9.3. Financement de Projets

16.10. Marchés des NFT

16.10.1. Opensea
16.10.2. Rarible
16.10.3. Plates-formes personnalisées

Module 17. Blockchain. Implications juridiques

17.1. Bitcoin

17.1.1. Bitcoin
17.1.2. Analyse du Whitepaper
17.1.3. Fonctionnement du Proof of Work

17.2. Ethereum

17.2.1. Ethereum. Origines
17.2.2. Fonctionnement du Proof of Stake
17.2.3. Cas de la DAO

17.3. État actuel de la Blockchain

17.3.1. Croissance des cas d'utilisation
17.3.2. Adoption de la Blockchain par les grandes entreprises

17.4. MiCA ( Market in Cryptoassets )

17.4.1. Naissance de la Norme
17.4.2. Implications juridiques (obligations, parties obligées, etc.)
17.4.3. Résumé de la Norme

17.5. Prévention du blanchiment de capitaux

17.5.1. Cinquième Directive et sa transposition
17.5.2. Parties obligées
17.5.3. Obligations intrinsèques

17.6. Tokens

17.6.1. Tokens
17.6.2. Types
17.6.3. Réglementations applicables dans chaque cas

17.7. ICO/STO/IEO: Systèmes de financement des entreprises

17.7.1. Types de financement
17.7.2. Réglementation applicable
17.7.3. Cas réels de réussite

17.8. NFT (Jetons Non-Fongibles)

17.8.1. NFT
17.8.2. Règlement applicable
17.8.3. Cas d'utilisation et exemples de réussite (Play to Earn)

17.9. Fiscalité et crypto-actifs

17.9.1. Fiscalité
17.9.2. Revenus du travail
17.9.3. Rendement les activités économiques

17.10. Autres réglementations applicables

17.10.1. Règlement général sur la protection des données
17.10.2. DORA (Cybersécurité)
17.10.3. Règlement EIDAS

Module 18. Conception de l'architecture de la Blockchain

18.1. Conception de l'architecture de la Blockchain

18.1.1. Architecture
18.1.2. Architecture de l'infrastructure
18.1.3. Architecture logicielle
18.1.4. Intégration du déploiement

18.2. Types de réseaux

18.2.1. Réseaux publics
18.2.2. Réseaux privés
18.2.3. Réseaux autorisés
18.2.4. Différences

18.3. Analyse des participants

18.3.1. Identification des entreprises
18.3.2. Identification des clients
18.3.3. Identification des consommateurs
18.3.4. Interaction entre les parties

18.4. Conception de la démonstration du concept

18.4.1. Analyse fonctionnelle
18.4.2. Phases de mise en œuvre

18.5. Exigences en matière d'infrastructure

18.5.1. Cloud 
18.5.2. Physique
18.5.3. Hybride

18.6. Exigences en matière de sécurité

18.6.1. Certificats
18.6.2. HSM
18.6.3. Cryptage

18.7. Exigences en matière de communications

18.7.1. Exigences en matière de vitesse du réseau
18.7.2. Exigences en matière d'I/O
18.7.3. Exigences en matière de transactions par seconde
18.7.4. Exigences affectant l'infrastructure du réseau

18.8. Essais du logiciel, performances et contraintes

18.8.1. Tests unitaires dans les environnements de développement et de pré-production
18.8.2. Tests de performance de l'infrastructure
18.8.3. Tests de pré-production
18.8.4. Tests de la version de production
18.8.5. Contrôle de la version

18.9. Fonctionnement et entretien

18.9.1. Assistance: alertes
18.9.2. Nouvelles versions des composants de l'infrastructure
18.9.3. Analyse des risques
18.9.4. Incidents et changements

18.10. Continuité et résilience

18.10.1. Disaster recovery
18.10.2. Backup
18.10.3. Nouveaux participants

Module 19. Blockchain appliquée à la logistique

19.1. Mapping Opérationnel de l'AS IS et des gaps éventuels

19.1.1. Identification des processus exécutés manuellement
19.1.2. Identification des participants et de leurs particularités
19.1.3. Études de cas et Gaps opérationnels
19.1.4. Présentation et Staff Executivo du mapping

19.2. Carte des systèmes actuels

19.2.1. Systèmes actuels
19.2.2. Données de base et flux d'informations
19.2.3. Modèle de gouvernance

19.3. Application de la Blockchain à la logistique

19.3.1. Blockchain appliquée à la logistique
19.3.2. Architecture basée sur la traçabilité pour les processus d'entreprise
19.3.3. Facteurs critiques de succès dans la mise en œuvre
19.3.4. Conseils pratiques

19.4. Modèle TO BE

19.4.1. Définition opérationnelle pour le contrôle de la chaîne d'approvisionnement
19.4.2. Structure et responsabilité du plan des systèmes
19.4.3. Facteurs critiques de succès dans la mise en œuvre

19.5. Élaboration du Business Case

19.5.1. Structure des coûts
19.5.2. Projection des bénéfices
19.5.3. Approbation et acceptation du plan par les Owners

19.6. Création d'une Preuve de Concept (POC)

19.6.1. Importance d'un POC pour les nouvelles technologies
19.6.2. Aspects clés
19.6.3. Exemples de POC à faible coût et effort

19.7. Gestion de projets

19.7.1. Méthodologie Agile
19.7.2. Décision sur les méthodologies entre les participants
19.7.3. Plan stratégique de développement et de déploiement

19.8. Intégration des systèmes: Opportunités et besoins

19.8.1. Structure et développement du plan des systèmes
19.8.2. Modèle de Données de Référence
19.8.3. Rôles et responsabilités
19.8.4. Modèle de gestion et de suivi intégrés

19.9. Développement et application avec l'équipe de Supply Chain

19.9.1. Participation active du client (entreprise)
19.9.2. Analyse des risques systémiques et opérationnels
19.9.3. Clé du succès de l'événement: Modèles d'essai et soutien à la post-production

19.10. Change Management: Suivi et mise à jour

19.10.1. Implications en termes de gestion
19.10.2. Plan de Rollout et de formation
19.10.3. Modèles de suivi et de gestion des indicateurs KPI

Module 20. Blockchain et entreprise

20.1. Application d'une technologie distribuée dans l'entreprise

20.1.1. Application de la Blockchain
20.1.2. Apports de la Blockchain
20.1.3. Erreurs courantes dans les mises en œuvre

20.2. Cycle de mise en œuvre de la Blockchain

20.2.1. Du P2P aux systèmes distribués
20.2.2. Aspects clés d'une bonne Mise en œuvre
20.2.3. Améliorer les implémentations actuelles

20.3. Blockchain vs. Technologies traditionnelles. Bases

20.3.1. APIs, Données et flux
20.3.2. La tokenisation en tant que pilier des projets
20.3.3. Mesures incitatives

20.4. Choix du type de Blockchain

20.4.1. Blockchain Publique
20.4.2. Blockchain privée
20.4.3. Consortiums

20.5. Blockchain et le secteur public

20.5.1. Blockchain dans le secteur public
20.5.2. Central Bank Digital Currency (CBDC)
20.5.3. Conclusions

20.6. Blockchain et le Secteur Financier. Début

20.6.1. La CBDC et les Banques
20.6.2. Les actifs numériques natifs
20.6.3. Là où le système ne convient pas

20.7. Blockchain et le secteur pharmaceutique

20.7.1. Recherche de signification dans le secteur
20.7.2. Logistique ou pharmacie
20.7.3. Application

20.8. Blockchain pseudo-privée Consortiums: Signification du terme consortium 

20.8.1. Environnements de confiance
20.8.2. Analyse et approfondissement
20.8.3. Implémentations valides

20.9. Blockchain. Cas d'utilisation Europe: EBSI

20.9.1. EBSI (European Blockchain Services Infraestructure)
20.9.2. Modèle d'entreprise
20.9.3. Futur

20.10. L'avenir de la Blockchain

20.10.1. Trilemme
20.10.2. Automatisation
20.10.3. Conclusions

Vous pouvez étudier quand et où vous voulez depuis votre ordinateur, votre tablette ou votre smartphone’’