Expert en infrastructures et traitement de données massives

La certification « Expert en infrastructures et traitement de données massives » vise à former des professionnels capables de concevoir, déployer et piloter des infrastructures de données massives au service des usages analytiques et des projets d’intelligence artificielle. Elle s’inscrit dans un contexte de transformation numérique marqué par l’augmentation rapide des volumes de données, la généralisation des architectures cloud et le développement des projets data et IA dans l’ensemble des secteurs économiques. Dans ce contexte, les organisations ont besoin de profils capables d’industrialiser la chaîne de traitement des données : collecte, stockage, traitement distribué, fiabilisation et mise à disposition des données pour l’analyse et la prise de décision.

Cette certification vise ainsi à développer des compétences couvrant l’ensemble du cycle de l’ingénierie des données, tout en intégrant les enjeux organisationnels, juridiques et éthiques liés à l’exploitation des données (gouvernance, protection des données personnelles, sécurité et responsabilité des usages). Elle prépare les titulaires à intervenir sur l’ensemble de la chaîne de valeur des infrastructures data et à accompagner les organisations dans la valorisation et la sécurisation de leurs données.

• Identifier les méthodes et les technologies relatives à l’utilisation des données massives dans les organisations en caractérisant les pratiques existantes de Big Data, en structurant une analyse des tendances du marché à partir d’une veille technologique, réglementaire et sectorielle, et en identifiant les architectures, modes d’industrialisation et exigences de sécurité et de conformité réellement déployés sur des projets comparables, pour répondre à une problématique métier.
• Analyser les usages et enjeux du Big Data dans les organisations, en mobilisant une veille économique recensant, qualifiant et priorisant les cas d’usage, en estimant la valeur attendue et les impacts, et en identifiant les contraintes de mise en œuvre en matière de sécurité, de conformité, de sobriété numérique et d’accessibilité, afin de détecter les opportunités de projets data au sein de l’organisation.
• Définir les méthodes et les outils à appliquer liés au masquage et à l’intégrité des données, en établissant les règles d’accessibilité numérique, de qualité et de maitrise des données, et en assurant la conformité avec la réglementation en vigueur et les référentiels éthiques afin de garantir des usages responsables, inclusifs et conformes des données.
• Analyser les risques juridiques et éthiques liés à la gestion des données en analysant la réglementation en vigueur et les référentiels éthiques applicables au contexte spécifique de l’organisation y compris les risques liés à la prévention santé-sécurité, à l’accessibilité numérique et à l’inclusion des personnes en situation de handicap lorsque les usages data y exposent l’organisation, afin de contribuer à la mise en œuvre d’une politique de protection de données efficace.
• Mettre en œuvre une architecture d’entrepôt de données, en concevant et en déployant des solutions relationnelles ou non relationnelles, en sélectionnant les outils et les technologies appropriés, et en intégrant les ressources et les contraintes relatives à l’activité de l’entreprise et ses besoins métiers, ainsi que les exigences de sécurité, de traçabilité, de durabilité et d’accessibilité, pour assurer le stockage et l’exploitation des données.
• Exploiter un entrepôt de données en administrant et en gérant les composants de la plateforme, en utilisant les technologies des données massives et les outils du Cloud appropriés, et en assurant la disponibilité, la performance, la supervision et la maîtrise des accès, pour exploiter efficacement les données répondant aux problématiques métier de l’organisation.
• Alimenter un entrepôt de données en extrayant, en transformant et en chargeant des données hétérogènes au regard des besoins métiers, en s’appuyant sur la technologie ETL et en appliquant des règles de qualité, d’intégrité et de traçabilité des transformations dans le respect des contraintes légales et des principes de responsabilité et d’éthique, en appliquant la minimisation et les mesures de protection adaptées, et en intégrant les exigences d’accessibilité, afin d’assurer des synchronisations fiables de vastes ensembles de données.
• Sécuriser des pipelines de données en créant et en gérant des chaînes de traitement issues de sourceshétérogènes, internes et externes à l'entreprise en mettant en œuvre des contrôles d’intégrité et en limitant l’empreinte des traitements par l’optimisation des flux et des ressources, afin de permettre l’exploitation et le stockage des données dans des conditions maîtrisées, afin de les exploiter et de les stocker.
• Optimiser la collecte et la gestion des flux de données, en sélectionnant et en mettant en place des outils de traitement adaptés à la complexité, aux catégories et à la qualité des données, en intégrant des critères de sobriété numérique, de sécurité, et d’accessibilité lorsque les flux alimentent des services destinés aux utilisateurs, afin d’assurer une collecte efficiente et robuste.
• Adapter le volume et la vitesse des différents flux de données conformément aux contraintes de performance technique prévues, en s’appuyant sur des outils de streaming et de supervision des données exploitées, pour répondre aux besoins métiers.
• Préparer des données structurées, semi-structurées et non structurées, en analysant et en prétraitant les jeux de données, en réalisant le nettoyage des données, en assurant le respect des contraintes légales et des valeurs de responsabilité et d’éthique, en intégrant la minimisation et les mesures de protection adaptées, afin de fournir aux spécialistes de la science des données les données adéquates à analyser.
• Réaliser une réduction de la dimensionnalité des données de grandes dimensions, en utilisant des méthodes d’optimisation des temps de calcul, en arbitrant entre précision, explicabilité et consommation de ressources, afin d’avoir une meilleure modélisation des données.
• Réaliser une analyse exploratoire en s’appuyant sur des solutions de visualisation de données, en représentant graphiquement les données de manière claire et pertinente, et en respectant les règles d’accessibilité numérique, afin de faciliter l’interprétation et la compréhension des résultats.
• Améliorer les performances du traitement des données massives de manière simultanée en s’appuyant sur les outils d’optimisation, et en intégrant des objectifs de sobriété numérique et de maîtrise des ressources, afin de permettre une analyse adéquate de volumes importants de données.
• Produire des analyses et des modèles à partir de volumes importants de données en analysant et en modélisant les jeux de données, en mobilisant des outils analytiques et de programmation appropriés, et en intégrant des exigences de traçabilité, de sécurité et de conformité des traitements, afin d’extraire des informations opérationnelles pour la prise de décision répondant aux enjeux métiers.
• Cadrer un projet data en analysant le besoin exprimé par l’entreprise, en utilisant les données disponibles et les technologies Big Data existantes, et en définissant une méthode de conduite de projet adaptée dans le respect des contraintes légales et les valeurs de responsabilité et d’éthique, afin d’assurer la faisabilité et la pertinence du projet.
• Définir les spécifications fonctionnelles et techniques du projet en s’appuyant sur des méthodes et des outils adaptés au contexte de l’entreprise et à la nature du projet, et en traduisant les exigences de conformité, de traçabilité et d’accessibilité en critères non fonctionnels, afin d’assurer sa conduite dans le respect des délais et des contraintes techniques et financières.
• Définir le plan de transition et de renforcement de la stratégie data de l'entreprise, en identifiant les métiers concernés et en définissant les différents jalons, indicateurs et modalités de gouvernance, afin de permettre une mise en œuvre réussie du projet par les différents acteurs et utilisateurs.
• Superviser le déploiement d’un projet Big Data en assurant une communication et une supervision continues entre développement et opérations, et en mettant en place des mécanismes de contrôle, de sécurisation et de traçabilité compatibles avec les exigences réglementaires et éthiques, afin d’accélérer la mise en production dans des conditions maîtrisées.
• Piloter une équipe projet lié à un projet Big Data, en animant des groupes de travail interdisciplinaires, en aidant les acteurs impliqués dans le projet Big Data dans l’appropriation de la solution en aidant à son intégration dans leurs pratiques métiers et en intégrant la prise en compte des situations de handicap dans les modalités de déploiement et de sensibilisation, ainsi que la prévention des risques liés à l’organisation du travail, afin de transformer durablement les pratiques.

Secteurs d’activités :

En France, plusieurs rapports et études ont identifié certains secteurs particulièrement porteurs pour le développement des projets liés à la donnée et à l’intelligence artificielle. Ces secteurs se caractérisent par une forte exposition aux impacts des données massives et par un niveau élevé de transformation numérique. Parmi les principaux domaines concernés figurent notamment :

• Santé : les applications de la donnée sont nombreuses et couvrent notamment la médecine préventive, l’aide au diagnostic et au choix des traitements, l’analyse épidémiologique, ainsi que le développement de dispositifs de médecine augmentée et de systèmes d’aide à la décision médicale.
• Services financiers : le secteur financier fait partie des domaines les plus impactés par l’exploitation des données massives. Les applications concernent notamment les activités de marché (analyse prédictive, évaluation des performances des fonds d’investissement, optimisation de la tarification des actifs), ainsi que les opérations courantes telles que l’octroi de crédit, l’analyse documentaire, la gestion des risques ou encore la détection de fraudes.
• Services juridiques : les données massives contribuent à transformer les pratiques juridiques, en particulier à travers les outils de recherche et d’analyse documentaire (jurisprudence, informations légales sur les entreprises), permettant d’identifier, trier et analyser les documents les plus pertinents pour le traitement d’un dossier juridique, ainsi que d’automatiser certaines opérations juridiques courantes.
• Commerce de détail : dans ce secteur, l’exploitation des données permet notamment de personnaliser l’expérience client grâce à l’analyse en temps réel des comportements d’achat et à une meilleure anticipation des besoins. Les données contribuent également à optimiser la gestion des points de vente, les opérations de back-office et la performance globale des chaînes de distribution.

Type d'emplois accessibles :

• Expert infrastructure et traitement de données massives
• Data Engineer / Ingénieur de données / Ingénieur développement Big Data
• Chief Data officer
• Consultant Big Data
• Data manager
• Architecte de données
• Responsable Applications Data