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Formation Eisenhower Matrix - Prioriser projets Big Data

Réf. : QAO512
10 personnes max.
5500€ HT / par personne
−15% dès 2 pers.−30% dès 3 pers.−50% dès 5 pers.
Paiement en 3 fois · Présentiel sur devis · +450€ avec passage de certification
5 journées
distanciel

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EquansAptarArcelorMittalUbisoftINSEECLa PlateformeCESIEFREIEPSIINGETISMy Digital SchoolYnovEquansAptarArcelorMittalUbisoftINSEECLa PlateformeCESIEFREIEPSIINGETISMy Digital SchoolYnov

Objectifs de la formation

  • Maîtriser l'Eisenhower Matrix appliquée aux environnements Big Data
  • Développer des compétences professionnelles en priorisation de projets data
  • Concevoir des stratégies de gestion de Data Lake avec méthodes structurées
  • Implémenter des processus de décision pour clusters Hadoop en entreprise
  • Optimiser la formation certifiante pour équipes Big Data
  • Déployer des outils de priorisation adaptés aux projets professionnels

L'histoire de Learni

Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles — Paris, Lyon, Marseille — mais aussi à l'international, pour accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

  • Les entreprises qui négligent la priorisation structurée dans les projets Big Data perdent en moyenne 35% de productivité selon des études récentes.

  • Cela entraîne des retards coûteux sur les déploiements Hadoop et des Data Lake mal gérés, générant jusqu'à 2 millions d'euros de pertes annuelles.

  • Les professionnels sans ces compétences risquent le décrochage face à la concurrence et des opportunités de carrière limitées.

  • Agir maintenant permet d'éviter ces pièges et de sécuriser votre position en formation certifiante.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

73%écart de productivité
×3coût de l'inaction

Programme de la formation

Module 1Thématique : Introduction Eisenhower Matrix pour projets Hadoop (outils, méthodes, analyse de cas)

Les participants explorent les fondamentaux de l'Eisenhower Matrix adaptés aux environnements Big Data. Ils analysent des cas concrets de priorisation de tâches sur clusters Hadoop, utilisent des outils comme Jira et des templates Excel, et livrent une cartographie initiale de leurs projets Data Lake. Exercices pratiques permettent d'identifier urgences versus importance dans des contextes data.

Module 2Thématique : Application avancée Eisenhower Matrix sur Data Lake (outils, exercices, optimisation)

Approfondissement de la matrice pour structurer les flux de données massives. Les apprenants configurent des workflows de priorisation avec Apache tools, réalisent des simulations sur des datasets réels, et produisent un plan de gestion de Data Lake. Focus sur l'intégration avec des méthodes agiles pour maximiser l'impact professionnel en entreprise.

Module 3Thématique : Optimisation Eisenhower Matrix dans clusters Hadoop (outils, cas d'étude, livrables)

Travail sur l'optimisation des décisions stratégiques pour les infrastructures Big Data. Cas d'étude impliquant des scénarios de surcharge de données, utilisation d'outils de monitoring combinés à la matrice, et création de dashboards personnalisés. Livrables incluent un framework de priorisation certifiant pour projets Hadoop professionnels.

Module 4Thématique : Déploiement Eisenhower Matrix pour équipes Data (outils, pratiques, évaluation)

Mise en pratique collective de la formation avec des équipes simulées gérant des Data Lake complexes. Intégration d'outils collaboratifs et exercices de résolution de conflits de priorités. Les participants évaluent des scénarios Big Data et livrent des recommandations actionnables pour leur entreprise.

Module 5Thématique : Certification Eisenhower Matrix en contexte Big Data (outils, synthèse, projet final)

Synthèse complète et certification finale. Révision des compétences acquises, présentation de projets personnels optimisés via la matrice, et intégration de feedbacks. Livrable final est un plan stratégique pour prioriser des initiatives Hadoop et Data Lake au sein de leur organisation professionnelle.

Méthode d'évaluation

  • Quiz quotidien sur les concepts de priorisation appliqués au Big Data
  • Projet final de plan de gestion certifiant
  • Évaluation continue des exercices pratiques et livrables

Méthode d'apprentissage

  • Méthodes de priorisation expertes pour environnements data
  • Outils concrets pour clusters Hadoop et Data Lake
  • Stratégies de gestion de projets Big Data en entreprise
  • Compétences de décision pour formations professionnelles

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Eisenhower Matrix - Prioriser projets Big Data est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.

Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.

Moyens pédagogiques requis

Pour le bon déroulement de la formation Formation Eisenhower Matrix - Prioriser projets Big Data, les moyens pédagogiques suivants sont nécessaires :

  • Ordinateurs Mac ou PC, connexion internet haut débit fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour les sessions en distanciel)
  • Environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne
  • Supports de cours, exercices pratiques et ressources complémentaires
  • Accès post-formation aux supports et ressources pédagogiques

En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet…) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel** ratio variable selon la formation suivie

Modalités d'évaluation des acquis

L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Formation Eisenhower Matrix - Prioriser projets Big Data s'effectue à travers :

  • En cours de formation : études de cas, travaux pratiques et mises en situation professionnelle
  • En fin de formation : questionnaire d'auto-évaluation et évaluation des acquis par le formateur
  • Après la formation : attestation de fin de formation détaillant les compétences acquises

Accessibilité de la formation

Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.

Modalités et délais d'accès à la formation

Les formations Learni sont disponibles en inter-entreprise et intra-entreprise, en présentiel comme en distanciel. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation. Nos formations sont éligibles aux financements OPCO, Pôle emploi et FNE-Formation. Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.

Avis vérifiés

Ils ont suivi nos formations

4,9 · +100 avis vérifiés
★★★★★

« cool, j'ai appris des trucs »

TomFormation AWS — Cloud Practitioner
★★★★★

« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

Eva CarpentierFormation LLM en Entreprise — Claude, ChatGPT, Mistral
★★★★★

« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »

NolanDWWM - Développeur Web et Web Mobile
★★★★★

« 😊👍 »

AmbreDWWM - Développement Web & Mobile React
★★★★★

« bien 👍 »

Léo BlanchardFormation AWS — DevOps Engineer Professional
★★★★★

« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »

MargotFormation Claude & ChatGPT — Comparatif et Cas d'Usage
★★★★★

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Notre méthode

La qualité de la formation, garantie à chaque étape

Avant, pendant, après : on cadre, on présente le formateur, on adapte le contenu et on mesure l'impact. Vous gardez la main du début à la fin.

Étape 1

Sélection rigoureuse du formateur

Chaque formateur est validé sur trois critères : expertise métier en exercice, pédagogie éprouvée et alignement avec votre secteur.

  • Triple validation : technique, pédagogique, sectorielle.
  • Note minimale 4,8/5 sur les 12 dernières sessions.
Étape 2

Vous rencontrez le formateur avant

Visio de 30 minutes entre vous et le formateur retenu pour valider l'alignement, ajuster le contenu et lever les derniers doutes.

  • Briefing live des objectifs et du contexte d'équipe.
  • Veto possible — on remplace gratuitement si besoin.
Étape 3

Contenu adapté à votre contexte

Pas de slides recyclées. Le syllabus est retravaillé à partir de vos cas réels : outils, contraintes, vocabulaire, projets en cours.

  • Cas pratiques issus de votre stack et de vos projets.
  • Programme co-écrit puis validé par votre équipe.
Étape 4

Suivi qualité continu

Évaluations à chaud, à 30/90/180 jours et plan de consolidation. Si la formation n'a pas l'impact prévu, on retravaille.

  • NPS, quiz d'acquis et auto-évaluation des compétences.
  • Engagement satisfaction : 100 % satisfait ou refonte gratuite.

Une promesse simple : vous ne payez pas pour découvrir le formateur le jour J. Tout est validé en amont, par vous.

Votre formation professionnelle partout

Construisons
votre prochain
parcours.

30 minutes avec un conseiller formation. Sans engagement. Sans argumentaire commercial maquillé en démo.

Réponse sous 24 h · Qualiopi · OPCO
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