Objectifs de la formation
Formaliser les cas d'usages. Concevoir et mettre en oeuvre des plateformes basées sur des technologies Big Data. Installer et déployer des clusters logiciels. Concevoir et mettre en oeuvre des flux d'intégration de données. Optimiser la performance et la qualité logicielles. Mettre en oeuvre la stratégie d'exploitation des plateformes Big Data (gestion des sauvegardes, procédures de récupération des données, mises à jour et montées de version logicielles, ...) . Préconiser des outils et/ou technologies adaptés. La formation vise l'acquisition du bloc BC02 " Elaborer une solution technique de collecte et de traitement de données massives" de la certification RNCP 37172 Data Engineer.
Contenu de la formation
1)Présentation de la formation et introduction aux métiers de la DATA. 2)Gestion de Projet et soft skills. Fondamentaux de la gestion de projet et de l'agilité. Gestion des risques pour un projet d'architecture Big Data. Management d'équipe et gestion des conflits. Les bonnes pratiques d'une présentation professionnelle en réunion. Dossier de compétence et préparation d'un entretien de mission. La Posture Professionnelle. 3)Développement et Programmation. L'algorithmique : introduction à la programmation. POO : Conception orientée Objet. PYTHON : Les fondamentaux du langage et l'analyse de données. Langage R : introduction et Analyse statistiques. Langage SQL : Base de données relationnelle. Linux : les bases du système et des commandes. 4)Base de Données et Big Data. Modéliser un système d'information décisionnel. Bases de données NoSQL : MongoDB / Hbase Hive et Cassandra. Ecosystème HADOOP: architecture, outils, langages et Nifi. Data Ingestion avec Talend DI, Talend Open Studio. 5)Analyse et Statistiques. Les probabilités et des statistiques : overview sur les fondamentaux. Machine Learning avec LIB Spark. 6)Outils et Technologies IT. Outils DevOps : GIT-Docker-Kubernetes-Jenkins. Principe de la DataViz : Power Bi et Tableau. 7)Qualité et Conformité. Impact du GREEN IT et Cadre du RGPD. Stratégie des tests et recette. 8)Analyse et Modélisation de Processus. Analyse fonctionnelle du besoin. Modélisation des processus - BPMN. Stratégie et management du SI. 9)Mise en situation professionnelle.
Résultats de la formation
Data engineer;Attestation de suivi de présence
Conditions spécifiques d'accès à la formation
L acces a cette certification par la voie de la formation continue est ouvert aux conditions ci-dessous : - Etre titulaire d une certification professionnelle ou d un diplome de niveau 6 (bac+3) dans le domaine du management de projets, de l informatique ou du developpement et justifiant d au moins une annee d experience professionnelle dans ce secteur. - ou etre titulaire d une certification professionnelle ou d un diplome de niveau 5 dans le domaine du management de projets, de l informatique ou du developpement et justifiant d au moins trois ans d experience professionnelle dans ce secteur. - Avoir une experience IT : dans la data, en tant que developpeur, architecte, DevOps, ingenieur de production (Linux). - Comprendre les bases des statistiques et de l analyse de donnees. - Maitriser les logiciels de bureautique, notamment Excel. - Avoir des connaissances de base en programmation. - Avoir une capacite d analyse et de synthese. Les professionnels (salaries, chefs d entreprise, demandeurs d emploi, travailleurs independants) peuvent s inscrire dans une demarche de reconversion professionnelle, de perfectionnement en vue de trouver un emploi, et de renforcement ou d acquisition de nouvelles competences pour acceder a de nouvelles responsabilites dans leur poste ou le faire evoluer.
