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certification professionnelle

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N° de fiche
RS3067
Code(s) NSF :
  • 326 : Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission
Formacode(s) :
  • 31052 : Data Warehouse
Date d’échéance de l’enregistrement : 31-12-2021
Nom légal Nom commercial Site internet
FITEC - -
Objectifs et contexte de la certification :

Cette certification peut être utilisée dans tout secteur d'activité.


Les objectifs de la certification visent à permettre au candidat de :

  • Concevoir l’architecture de l’entrepôt de données
  • Configurer les outils d’analyse, de communications de données (reporting)
  • Restituer des données et former des utilisateurs aux outils d’analyse
  • Appliquer des algorithmes dans une démarche exploratoire
Compétences attestées :

La certification couvre les principales compétences permettant d’intervenir dans la mise en œuvre d’un dispositif d’aide à la décision. A savoir :

  • Intégrer l’écosystème Big Data.
  • Concevoir et mettre en œuvre un Lake de données (DATALAKE).
  • Charger, qualifier et nettoyer les données structurées et non structurées chargées.
  • Appliquer des modèles mathématiques en continu pour traiter les données.
  • Optimiser le traitement en masse de données à indexer.
  • Valider et garantir l’intégrité et l’unicité des sources de données autour du DATA LAKE.

 

L'ensemble des compétences sont évaluées.

Modalités d'évaluation :

2 sessions de formation sont organisées par an. Une session de formation est composée de différents modules répartis sur 196 heures de formation.
Les formations mêlent théorie et pratique au travers de cas concrets afin de préparer au mieux les candidats à la réalité de terrain.
Pour ce faire, Fitec fait intervenir des formateurs experts dans le domaine. La certification permet l'accès aux activités suivantes :

  • Utilisation de l’environnement Hadoop.
  • Maîtrise de la philosophie big DATA.
  • Maîtrise du processus de définition des sources de données.
  • Modélisation du schéma de données de référence.
  • Définition de l’architecture la plus adéquate pour créer un data Lake.
  • Maîtrise des bonnes pratiques et techniques de chargement de données.
  • Utilisation d’outils phares du marché pour faire les chargements de données.
  • Contrôle des paradigmes de l’ingestion de données.
  • Choix et utilisation des bibliothèques d’algorithmes connues d’intelligence artificielle.
  • Utilisation de solutions de références sur le marché pour appliquer les modèles et algorithmes existants.
  • Application d’architectures permettant le traitement et l’indexation en masse de données.
  • Arbitrage entre un chargement de données en mode Batch ou en temps réel grâce à une architecture classique ou Lambda selon les sources de données.

 

Le cas échéant, niveaux de maîtrise des compétences :

aucun niveau

Le cas échéant, durée de validité en années :
Si durée limitée, modalités de renouvellement :
Possibilité de validation partielle :

Non

Références juridiques des règlementations d’activité :
Le cas échéant, prérequis à la validation des compétences :

Etre diplômé de l’enseignement supérieur en informatique ou filières scientifiques, Ingénieurs (Universitaire ou autre) de niveau Bac +5 ou Bac +2 avec une expérience dans le domaine de l’analyse de données, la modélisation, et/ou le développement (HTML, JavaScript, Python, C++, Matlab.)



Lien avec d’autres certifications professionnelles, certifications ou habilitations : Non

Référence au(x) texte(s) règlementaire(s) instaurant la certification :

Date du JO / BO Référence au JO / BO

Référence des arrêtés et décisions publiés au Journal Officiel ou au Bulletin Officiel (enregistrement au RNCP, création diplôme, accréditation…) :

Date du JO / BO Référence au JO / BO

Référence autres (passerelles...) :

Date du JO / BO Référence au JO / BO
Date du premier Journal Officiel ou Bulletin Officiel :
Statistiques :
Lien internet vers le descriptif de la certification :

https://www.fitec.fr/

https://www.devenez.fr

https://www.fitec-formation.fr/

 


Fiche au format antérieur au 01/01/2019