Data engineer - BC05 Exploiter la donnée pour piloter l'activité de l'entreprise et créer de nouvelles opportunités

C5.1 Recueillir les besoins des utilisateurs/décideurs par un processus de questionnement afin d'identifier les données internes à collecter et exploiter C5-2 Identifier les données externes au moyen d'un système de veille afin de les intégrer ou de les croiser aux données internes. C5-3 Collecter des données structurées, ou non structurées, en mobilisant des sources variées en prévision de leur stockage et de leur exploitation C5-4 Stocker des données structurées, ou non structurées, dans une base de données, un data lake,ou un entrepôt de données, en garantissant leur sécurité afin de les mettre à disposition des différents utilisateurs/décideurs C5-5 Extraire les données identifiées d'une base de données, d'un data lake ou d'un entrepôt de données,à l'aide d'outils adaptés afin de les mettre à disposition des différents utilisateurs/décideurs dans un format exploitable. C5.6 Nettoyer les données contenues dans une base de données, un data lake, ou un entrepôt de données en s'assurant de leur qualité et de leur utilisabilité pour les restituer en un ensemble exploitable, homogène ou hétérogène. C5.7 Créer des outils de pilotage accessibles (tableaux de bord automatisés) en identifiant les indicateurs clés pour permettre aux utilisateurs/décideurs de faire face aux évolutions de l'activité et prendre les décisions adaptées. C5.8 Présenter le fonctionnement des outils de pilotage et les indicateurs clés identifiés, aux parties prenantes de façon accessible (datavisualisation) afin d'en obtenir la validation et l'appropriation C5.9 Présenter et défendre ses recommandations en se basant sur l'analyse des informations issues des outils de pilotage, afin de permettre aux clients internes une prise de décision éclairée (data gouvernance) et de créer de nouvelles opportunités

- Analyse du besoin et rédaction du cahier des charges - Python pour la data - Python pour le Machine Learning - Introduction à l'IA - Statistiques - Les outils de la data - SQL et bases de données - HBase et Hive - Extraction, nettoyage et traitement des données (Kafka et spark) - Data Mining - Test de cohérence de données (sortie algorithmie ou sortie d'IA) - Analyse de données pour le Business - Tableau de Bord pour le BI (Power BI, Grafana,...) - Visualisation de données et communication des résultats

Data engineer;Attestation de suivi de présence

il peut se prevaloir d une experience professionnelle significative (plus de 3 ans) en lien avec les activites et les competences relevant de la certification et d un niveau 5