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M1/M2 Data engineer

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Nature du Diplôme délivré :

Titre de Data Engineer de niveau 7 (RNCP 37624)
Enregistré le 31/05/2023 / Certificateur : Lunalogic

Lieu de la Formation :

Cergy (95)

Modalités et date d'inscription :

Candidature d'octobre à juin de l'année scolaire précédente

Conditions d'admissibilité (public concerné et pé-requis) :
Pré-requis : être titulaire d’un Bac +3 ou niveau équivalent

Date(s) de début de la formation / des sessions :

Septembre

Durée :
Septembre

Coût de la Formation / Financement :

Alternance
Coût : Prise en charge à 100% pour l’alternant

Initial :
Coût : 6 990€ / an

Contenu, objectif et condition de validation de la formation :

Objectif pédagogique :
Etudier et développer une solution sécurisée pour collecter, nettoyer, traiter, stocker et exploiter des données
Manager une équipe d’experts data / IA
Mettre en place et superviser la sécurité du système de gestion des données
Mettre en place et exploiter un dispositif de veille dans les champs de la data, de l’IA et de la cybersécurité
Concevoir, mettre en œuvre et optimiser un modèle d’IA / machine learning

Programme / Contenu de la formation :
ARCHITECTURE DE SYSTEMES DE DONNEES

Analyse du besoin et rédaction du cahier des charges
Sécurité des données et des systèmes d’information
Architecture d’un système de gestion de données
SQL et bases de données
Extraction, nettoyage et traitement des données (Kafka et spark)
Python pour la data
HBase et Hive
Outils de la data : Hadoop et MapReduce

INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET MACHINE LEARNING

Introduction à l’IA et au machine learning
Mathématiques pour l’IA et le machine learning
Apprentissage supervisé et non supervisé
Réseaux de neurones
Optimisation des modèles d’IA et test
Julia et python pour le machine learning
Déploiement de modèles de machine learning
Préparation et nettoyage des données pour l’IA/ML
Visualisation de données et communication des résultats

DATA

Analyse de données pour le business
Tableau de Bord pour le BI (Power BI, Grafana,…)
Test de cohérence de données (sortie algorithmie ou sortie d’IA)
Extraction, nettoyage et traitement des données (Kafka et Spark)
Visualisation de données et communication des résultats

SOFT SKILLS & ENSEIGNEMENTS TRANSVERSAUX

Management d’équipe et leadership
Gestion de projet
Accompagnement au changement
Veille technologique, juridique et réglementaire
Anglais professionnel et préparation au TOEIC

La possibilité de valider un ou des blocs de compétences est proposée par le certificateur.

Conditions de validation de la formation :
Alternance
Rythme : 1 semaine formation / 2 à 3 semaines en entreprise
Pré-requis : Niveau BAC +3 validé ou équivalent
Statut : Salarié / apprenti
Blocs de compétences : Oui
Possibilité de validation partielle : Non

Initial :
Rythme : 16 semaines de stage
Pré-requis : Niveau BAC +3 validé ou équivalent
Statut : Étudiant
Blocs de compétences : Oui
Possibilité de validation partielle : Non

Les débouchés :

A l’issue de l’obtention de votre diplôme, si vous choisissez d’intégrer le milieu professionnel, devenez :

Architecte big data
Consultant data BI
Data miner
Développeur intelligence artificielle et big data
Lead data engineer
Machine learning engineer
Manager de la transition data
Manager de projet data et IA

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