Objectifs pédagogiques
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Analyser des données brutes collectées en masse (Big Data) sur le Web et les réseaux sociaux pour en tirer des conclusions exploitables par les entreprises
- Produire des rapports ou reporting, destinés aux différents services de l'entreprise, afin de faciliter la prise de décision des managers
- Analyser et traiter des données grâce à des langages de programmation tels que R, SQL ou Hive
- Utiliser des outils comme SAS, Tableau, Microsoft Power BI ou encore Oracle
- Effectuer des recherches dans les bases de données brutes dans le but de produire du reporting
- Identifier les problématiques à résoudre grâce aux données recueillies
- Communiquer facilement pour pouvoir fournir des informations de façon précise
- Passer le Titre professionnel "Concepteur développeur en science des données".
Compétences attestées par la certification
Le Titre professionnel de Concepteur développeur en science des données de niveau 6 se compose de six activités types (blocs) :
- Bloc 1 - Construction et alimentation d'une infrastructure de gestion de données
- Bloc 2 - Analyse exploratoire, descriptive et inférentielle de données
- Bloc 3 - Analyse prédictive de données structurées par l'Intelligence Artificielle
- Bloc 4 - Analyse prédictive de données non structurées par l'Intelligence Artificielle
- Bloc 5 - Industrialisation d'un algorithme d'apprentissage automatique et automatisation des processus de décision
- Bloc 6 - Direction de projets de gestion de données
Lien pour visualiser le détail du Titre enregistré au RNCP : https://www.francecompetences.fr/recherche/rncp/35288/ où vous pourrez également retrouver les références aux textes règlementaires du système de certification du Ministère du Travail.
Niveau requis
Etre titulaire d'un Bac +2 en informatique (réseaux, systèmes...) et avoir une expérience professionnelle en milieu informatique est souhaitée. Il est également nécessaire d'avoir une notion d'algorithmique, d'Excel et des systèmes de programmation informatique. Maîtriser Internet. Avoir envie d'évoluer sur un métier d'avenir, avoir un bon relationnel et une bonne communication écrite et verbale. Etre autonome, polyvant et organisé.
Public concerné
Toute personne en reconversion professionnelle ou souhaitant monter en compétences.
Programme
Contenu de la formation
Présentation du cursus
Soft skills et compétences de base
Qu'est-ce que le Big Data ?
Fondamentaux Linux
Data Visualization
Base de données SQL et NoSQL
Fondamentaux de Python
Fondamentaux de Scala
Spark : gérer ses infrastructures
Statistiques et Python
API et Web scraping
A/B testing et Web analytics
TP Data Science
Hadoop Cloud AWS et Azure
Data collection et management
Elasticsearch
L'Intelligence Artificielle - Vue d'ensemble
Lancer un projet d'Intelligence Artificielle
Machine Learning
Microsoft Azure et Python
Maîtriser le processus ETL
DevOps
Chefferie de projets et gestion des données
Anglais professionnel
Technique de recherche d'entreprise
Passage du Titre RNCP "Concepteur développeur en science des données"
Le contenu de ce programme peut faire l'objet d'adaptation selon les niveaux, prérequis et besoins des apprenants.
Modalités d’évaluation des acquis
- Evaluation des acquis : tout au long du parcours, tests d'acquisition des savoirs et mesures des savoir-faire lors de situations de mise en application pratique (TP, exercices, projets), ECF
- Fin de formation : attestation de fin de formation
- Validation : titre professionnel du Ministère chargé de l'Emploi (reconnu par l'Etat et inscrit au répertoire national des certifications professionnelles (RNCP)). Possibilité de validation du titre complet ou de validation partielle (CCP)
- Modalités d'examen : modalités conformes au référentiel de certification du titre visé avec une mise en situation professionnelle, un entretien technique, un questionnaire professionnel et un entretien final (y compris le temps d'échange avec le livret ECF et le Dossier Professionnel). L'objectif de cet entretien est d'évaluer la représentation que se fait le candidat de l'emploi et des comportements professionnels induits. Présentation détaillée des modalités de certification lors de l'entretien de candidature et en cours de parcours de formation
Que la formation se déroule en présentiel ou en présentiel à distance, l'examen final permettant de valider le titre professionnel ou la certification professionnelle se fera sur l'un de nos 3 sites (Paris, Lille, Lyon) en présence physique du candidat et des jurys habilités.
Les + de la formation
La formation est composée d'une période théorique de 750 heures puis d'une période pratique en entreprise de 250 heures (durées moyennes données à titre indicatif).
Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Pour toute demande d'information, merci de contacter notre référent handicap à diplome@m2iformation.fr
Métiers accessibles après la formation* : Data Quality Manager, Cloud Data Engineer, Data Manager, chefs de projets CRM, Architect Big Data, consultant Big Data
* Liste non-exhaustive
Passerelles et poursuite d'études possibles** : Data Scientist
** La formation vise l'insertion directe en emploi. Une poursuite de parcours peut néanmoins être envisageable avec l'exemple indiqué
Accessibilité de la formation
Le groupe M2i s'engage pour faciliter l'accessibilité de ses formations. Les détails de l'accueil des personnes en situation de handicap sont consultables sur la page Accueil et Handicap.
Modalités et délais d’accès à la formation
L'entrée en formation est soumise à :
- Des entretiens avec un conseiller formation visant à démontrer la cohérence du projet professionnel en adéquation avec la formation visée
- Un positionnement via une plateforme de test
- Une validation du financement du parcours (délai d'accès variable selon le calendrier de la formation et le dispositif de financement mobilisé, entre 15 jours et 5 mois)
