Objectifs

Pour répondre un besoin croissant en compétences dans le domaine de la « data centric » et satisfaire les besoins métiers, le candidat doit être capable de :

Collecter les besoins Data des directions métiers de l’entreprise afin de bâtir ou faire évoluer la/les plateformes de données dans le respect des besoins et attentes des directions métiers et de vérifier l’alignement stratégique.

Concevoir les cahiers des charges technique et fonctionnel d’un projet de développement d’une plateforme Big Data à l’aide des besoins utilisateurs collectés afin de cadrer le développement.

Conduire une équipe projet en diffusant les fondamentaux de l’agilité :

Concevoir une architecture de collecte et de restitution de données robuste, évolutive, sécurisée

Concevoir une architecture de stockage de données (data warehouse, data lake…) permettant de répondre aux besoins Data des experts métiers et respectant la politique de sécurité des données définie par le/la RSS.

Mettre en place un système d’ingestion de données structurées et non structurées afin de permettre la manipulation et l’accès aux données ainsi que l’authentification des utilisateurs.

Développer un pipeline de données et/ou un pipeline ETL prenant en compte l’environnement technologique déployé (infrastructure, services, applications…) dans le respect du cahier des charges de la solution proposée.

Automatiser des opérations de déploiement, de tests et de maintenance curative et préventive afin de s’assurer de la fiabilité de la solution tout au long de son cycle de vie.

Votre parcours

Construction d’une plateforme Big Data permettant la collecte, l’assemblage, le traitement et le stockage des données générées par les systèmes d’une entreprise (209 heures)

Administration et supervision d’une plateforme Big Data (88 heures)

Préparation et Mise à disposition des données d’une plateforme Big Data aux équipes utilisatrices (data scientist, équipe BI, décideurs et experts métiers) (110 heures)

Innovation & Développement professionnel (83 heures)

Analyse et définition de la stratégie Big Data alignée avec la stratégie "business" de l'entreprise en collaboration avec le DSI et les experts métiers (154 heures)

Pilotage d’un projet de développement d’une plateforme Big Data (architecture et infrastructure) dans un environnement agile (119 heures)

Administration et supervision d’une plateforme Big Data (98 heures)

Innovation & Développement professionnel (85 heures)

Parcours Professionnel (5 heures)