Un programme complet et 100 % en ligne, unique à TECH et avec une perspective internationale soutenue par notre affiliation à l'Association for Computing Machinery” 

Actuellement, le développement technologique a consolidé de nouveaux environnements où l'optimisation des processus, la sécurité de l'information et la connectivité sont essentielles à la compétitivité de toute organisation. Dans ce contexte, l'Informatique des Systèmes Avancés permet d'intégrer des solutions complexes, d'automatiser les processus et de faciliter la prise de décision basée sur les données. Grâce à cette discipline, il est possible de construire des infrastructures robustes, adaptables et évolutives. 

Consciente de cette réalité, TECH approfondira les connaissances actuelles grâce à un programme académique axé sur la gestion et la direction de projets Informatiques, ainsi que sur l'administration de systèmes distribués et de réseaux. En outre, les environnements de cloud computing, essentiels à la virtualisation des services, au stockage massif de données et à l'exécution de solutions technologiques à la demande, seront abordés avec précision. Cette approche garantira une préparation technique en phase avec les exigences du marché et les modèles de développement technologique les plus utilisés à l'échelle mondiale. 

Grâce à ce programme universitaire, les professionnels acquerront les outils nécessaires pour diriger des initiatives technologiques, coordonner des équipes multidisciplinaires et prendre des décisions stratégiques dans des environnements très exigeants. De même, ils développeront des compétences pour gérer des infrastructures complexes, superviser des projets de migration vers le cloud et optimiser les ressources technologiques de manière durable. En effet, ce parcours académique permettra d'élargir les horizons professionnels et d'accéder à des postes à responsabilité dans des entreprises qui recherchent des profils ayant une base technique solide et une vision globale des systèmes informatiques.  

D'autre part, la méthodologie de TECH Global University s'adapte aux besoins réels du monde professionnel. De plus, son système d'étude 100 % en ligne permet d'avancer à tout moment de la journée, sept jours sur sept, et depuis n'importe quel appareil connecté à Internet. Ce modèle intègre la méthode Relearning, une stratégie qui favorise la rétention des connaissances grâce à la répétition contextualisée et à l'expérience active, ce qui permet une maîtrise plus approfondie et durable des contenus.

De plus, grâce à l'adhésion de TECH à l'Association for Computing Machinery (ACM), les étudiants auront accès à des ressources exclusives et actualisées, telles que des publications scientifiques, des cours spécialisés et des conférences internationales. Ils auront également l'occasion d'élargir leur réseau de contacts en entrant en relation avec des experts en technologie, en intelligence artificielle, en science des données et dans d'autres disciplines clés du secteur.  

Vous acquerrez une connaissance approfondie des normes techniques et de sécurité qui régissent le développement actuel’’ 

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

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en Informatique des Systèmes Avancés 
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques de l'ouvrage fournissent des informations scientifiques et pratiques sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle 
• Les exercices pratiques où effectuer le processus d’auto-évaluation pour améliorer l’apprentissage 
• L'accent mis sur les méthodologies innovantes en Informatique 
• Des cours théoriques, des questions à l'expert, des forums de discussion sur des sujets controversés et un travail de réflexion individuel 
• La disponibilité d’accès aux contenus à partir de tout dispositif fixe ou portable doté d'une connexion internet

Vous approfondirez les principes fondamentaux et les applications des systèmes informatiques, en abordant des thèmes allant de l'architecture avancée à la gestion d'infrastructures complexes’’ 

Le corps enseignant comprend des professionnels du domaine de l’Informatique des Systèmes Avancés, qui apportent à ce programme leur expérience professionnelle, ainsi que des spécialistes reconnus issus d'entreprises de référence 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. 

Vous améliorerez vos compétences en matière de gestion de projets Informatiques, en gérant efficacement chaque phase"

Vous vous perfectionnerez dans l'utilisation du cloud computing, en adaptant ses solutions technologiques aux normes les plus exigeantes"

Ce nouveau parcours académique qui complète ce programme universitaire abordera les concepts clés de l'Informatique des Systèmes Avancés. Il approfondira également la conception d'architectures pour les technologies IoT, intégrera l'analyse de grands volumes de données via le Big Data et permettra d'explorer des solutions innovantes sur les appareils mobiles. De même, il approfondira la mise en œuvre de systèmes de sécurité, essentiels pour garantir l'intégrité des informations dans des environnements distribués. Cette structure thématique, articulée autour d'une approche appliquée, favorisera le développement des compétences techniques indispensables pour diriger des projets technologiques dans des secteurs hautement spécialisés.  

Vous maîtriserez les outils modernes du Big Data pour gérer de grands volumes de données’’ 

Module 1. Gestion et direction de projets IT

1.1. Gestion et direction de projets IT

1.1.1. Projet IT
1.1.2. Projet et processus. Différence
1.1.3. Projet IT. Critères de réussite
1.1.4. Cycle de vie d'un projet IT
1.1.5. Gestion et direction de projets IT. Application

1.2. Gestion des exigences d'un projet IT

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 IT. Application

1.3. Cas d'affaires d'un projet IT

1.3.1. Cas d'affaires d'un projet IT
1.3.2. Élaboration du cas d'affaires du projet
1.3.3. Critères de réussite du projet
1.3.4. Analyse financière et suivi du cas d'affaires tout au long du projet
1.3.5. Cas d'affaires d'un projet IT. Application

1.4. Gestion et direction classiques des projets IT

1.4.1. Gestion de projets en cascade ou waterfall
1.4.2. Outils de la 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 direction classiques des projets IT. Application

1.5. Gestion et direction de projets Agile

1.5.1. Direction de 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 direction de projets Agiles. Application

1.6. Gestion et direction de projets Lean IT et Kanban

1.6.1. Lean IT et Kanban. Application
1.6.2. Lean IT et Kanban : avantages et inconvénients
1.6.3. Tableaux de bord équilibrés Utilisation
1.6.4. Gestion et direction de projets Lean IT et Kanban. Application

1.7. Risques dans la gestion et la direction de projets IT

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

1.8. Suivi et contrôle des projets IT

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 des communications dans le projet. Application
1.8.5. Rapports et indicateurs de suivi
1.8.6. Suivi et contrôle des projets IT. Application

1.9. Bureau de projets IT

1.9.1. Projets, portefeuille de projets et programmes
1.9.2. Types de bureaux de projets : 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 pour projets IT

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 des 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 dans un système distribué

2.3.1. Architecture fonctionnelle (métier)
2.3.2. Architecture d'application
2.3.3. Architecture de gestion (gouvernance)
2.3.4. Architecture technologique

2.4. Infrastructure dans 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 de cloud computing. Types
2.5.3. Systèmes de 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 événements

2.7. Architectures d'intégration

2.7.1. APIs
2.7.2. Architectures de microservices
2.7.3. Architectures orientées événements
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. Typologie
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 en ingénierie des Systèmes et en Informatique

3.1. Cloud Computing

3.1.1. État des lieux du paysage informatique
3.1.2. Le nuage
3.1.3. Le cloud computing

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 d'un 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 du cloud
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 logicielle

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 projet et méthodologies IT

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 logicielles

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

4.5. Stockage de données, bases de données et cache

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. Cache

4.6. Gestion des conteneurs dans le cloud computing

4.6.1. Technologie des conteneurs
4.6.2. Conteneurs avec technologie Docker et Docker Compose
4.6.3. Orchestration des 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 piloté par les tests (TDD)
4.7.5. Intégration continue

4.8. Blockchain orientée logiciel

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

4.9. Logiciels 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 des logiciels IT

4.10.1. Sécurité des logiciels IT
4.10.2. Serveurs
4.10.3. Aspects éthiques
4.10.4. Règlement Européen sur la Protection des Données (RGPD)
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 les environnements industriels
5.7.3. Cas d'utilisation dans le secteur logistique
5.7.4. Cas d'utilisation dans le secteur agricole et de l'élevage
5.7.5. Autres cas d'utilisation

5.8. Écosystème entrepreneurial de l'IoT

5.8.1. Fournisseurs de solutions
5.8.2. Consommateurs 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 entreprises
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 à l'adoption
5.10.3. Applications IoT. L'avenir de l'IoT

Module 6. Technologie et développement dans les appareils mobiles

6.1. Dispositifs mobiles

6.1.1. Mobilité
6.1.2. Gestion
6.1.3. Opérationnalité

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 Android

6.7.1. Développement d'applications Android
6.7.2. Noyau du système Android
6.7.3. Outils logiciels 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 l'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 dans l'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’intelligence artificielle

7.6.1. NLP dans l'intelligence artificielle
7.6.2. NPL appliqué au software
7.6.3. NLP. Application

7.7. Reconnaissance d'images dans l'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
8.2.2. 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. Sécurisation 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 des vulnérabilités et correctifs

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. Sécurité dans les environnements cloud

8.10.1 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 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. Apprentissage profond

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. Data science

9.9. Confidentialité et protection des données

9.9.1. Données sensibles
9.9.2. Consentement
9.9.3. Anonymisation

9.10. Gouvernance des données

9.10.1. La gouvernance de la donnée
9.10.2 Data Lineage
9.10.3. Catalogue des données

Module 10. Gouvernance et gestion des TI (technologies de l'information)

10.1. Gouvernance et gestion des TI

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

10.2. Sources de référence pour la gouvernance des IT

10.2.1. Frameworks et modèles
10.2.2. Normes de gouvernance des IT
10.2.3. Systèmes de qualité de la gouvernance des IT

10.3. Gouvernance IT. Structures et gestion

10.3.1. Rôle de la gouvernance IT
10.3.2. Structure de gouvernance des IT
10.3.3. Démarrage de gouvernance IT

10.4. Éléments clés de la gouvernance IT

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

10.5. COBIT. Objectifs de contrôle de l'information et des technologies connexes

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

10.6. Le cadre d'ITIL v4

10.6.1. Le cadre d'ITIL v4
10.6.2. Service Value System
10.6.3. Dimensions et principes

10.7. Mesure de la performance de la gouvernance IT

10.7.1. Principes de surveillance et de contrôle de la gouvernance des IT
10.7.2. Mesures de contrôle de la gouvernance des IT
10.7.3. Tableau de bord équilibré

10.8. Gestion des IT

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

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 IT et cloud computing

10.10.1. Gouvernance et gestion des IT dans les environnements cloud computing
10.10.2. Modèle de gestion de la sécurité partagée
10.10.3. Architectures d'entreprise dans cloud

Vous favoriserez les progrès en ingénierie des Systèmes grâce à des solutions adaptatives’’