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Mastère spécialisé expert Big Data Engineer

Date de mise à jour :
Identifiant Offre Info : 01_GE413557
Organisme responsable : UTT (ouvre dans un nouvel onglet)

Nouvelle recherche

Référentiels

Code Rome

  • M1801 Administration de systèmes d'information

Formacode

  • 31023 : Gestion données massives

Présentation de la formation

Objectifs

Le métier d'ingénieur Big Data vise à transformer la donnée en information et à la rendre intelligible aux autres fonctions de l'entreprise. Le Data Engineer produira des modèles de visualisation qui permettront d'illustrer les métriques métiers et d'alimenter les tableaux de bord de l'entreprise. L'analyste Big Data doit avoir des compétences élargies dans son domaine et être capable d'intervenir sur l'ensemble de la chaîne de valeur (architecture de…

Le métier d'ingénieur Big Data vise à transformer la donnée en information et à la rendre intelligible aux autres fonctions de l'entreprise. Le Data Engineer produira des modèles de visualisation qui permettront d'illustrer les métriques métiers et d'alimenter les tableaux de bord de l'entreprise.
L'analyste Big Data doit avoir des compétences élargies dans son domaine et être capable d'intervenir sur l'ensemble de la chaîne de valeur (architecture de traitement, stockage des données, choix des plateformes) a?n que la qualité et la pertinence de la donnée nécessaire à son métier soient garanties.
L'expert Big Data suivra trois objectifs professionnels majeurs:
- La conduite d'une équipe de Data Analysts chargée de valoriser la Data d'entreprise et d'apporter des outils de pilotage pertinents aux décideurs.
- La capacité à résoudre des problèmes complexes liés à l'exploration de grandes masses de données hétérogènes (architectures, algorithmes, scalabilité).
- L'accompagnement de l'entreprise ou l'administration dans laquelle il évolue,sur la maîtrise et la gouvernance de leur Data que ce soit dans une optique de transformation en valeurs ou en gisement d'innovation (nouveaux services, transformation des usages, etc.).

Programme de la formation

Base en modélisation, programmation et complexité algorithmique.
Introduction et conception de projets Big Data.
Gouvernance, stratégies et sécurité.
Stockage de données réutilisables.
Business intelligence & IA générative.
Bases de données avancées.
Programmation avancée.
Intelligence artificielle en grande dimension.
Traitements distribués.
Information retrieval (extraction d'information).
Visualisation décisionnelle.

Validation et sanction

titre diplôme homologué

Type de formation

Certifiante

Niveau de sortie

Bac + 5 et plus

Durée, rythme, financement

Durée

En centre

428 h

En entreprise

607 h

Financement

Conventionnement
Non

Conditions d'accès

Publics visés

  • Bénéficiaire allocation retour à l'emploi
  • Bénéficiaire allocation solidarité spécifique
  • Bénéficiaire du revenu de solidarité active
  • Demandeur d'emploi
  • Militaire en reconversion
  • Public de la formation initiale
  • Public en emploi
  • Public sans emploi
  • Salarié
  • Salarié dans le cadre du CIF
  • Salarié dans le cadre du DIF
  • Salarié dans le cadre du plan de formation
  • Salarié en contrat aidé
  • Salarié en période de professionnalisation
  • Salarié en reconversion

Modalités de recrutement et d'admission

Admission sur tests et entretien.

Niveau d'entrée

Bac + 5 et plus

Conditions spécifiques et prérequis

Détenir un diplôme de niveau 7 (Master, Diplôme d'études approfondies, Diplôme d'études supérieures spécialisées, Diplôme d'ingénieur,...) dans le domaine. Sont demandées les connaissances suivantes En modélisation : - Algèbre linéaire (matrices, déterminant, vecteurs propres et valeurs propres). - Bases en probabilités et en statistiques. - Lois usuelles (loi de Bernoulli, loi binomiale, loi normale). - Formule de Bayes. - Statistique descriptive. - Maximum de vraisemblance En informatique : - Complexité algorithmique. - Programmation, au moins l'un des langages suivants : Java, Javascript, Python. - Bases sur les systèmes de gestion de bases de données (ex. MySQL). - Technologies web (quelques notions souhaitables).

Lieu de réalisation de l'action

Modalités d'enseignement

Formation entièrement en présentielle

Adresse

12 rue Marie Curie
CS 42060
10004 Troyes

Périodes prévisibles de déroulement des sessions

Début

Fin

Adresse d'inscription
12 rue Marie Curie
10004 Troyes
État du recrutement
Ouvert
Modalités
Entrées / Sorties à dates fixes