Liora - Data Scientest - Lead Data Engineer

MODULE DATA ENGINEER

1. Programmation

• Python
• Python Avancé
• Web Scraping

2. Outils avancés

• Bash
• Git & GitHub

3. Big Data variété

• SQL & NoSQL
• MongoDB
• ElasticSearch
• Neo4j
• HBase

4. Batch et Streaming

• PySpark
• Kafka
• Streaming avec Spark

5. Data Warehousing

• Transformation avec DBT
• Snowflake

6. Cloud AWS (optionnel)

• Ethique & Interprétabilité
• Text Mining
• Web scraping

7. Machine Learning

• Machine Learning
• ML Flow
• Statistiques
• Data Visualisation

8. DevOps - Virtualisation

• Docker
• API et sécurisation
• Kubernetes

9. CI/CD & Monitoring

• Prometheus & Grafana
• Airflow
• Gitlab

MODULE DATA PRODUCT MANAGEMENT

• Introduction au Data Product Management (Comprendre le rôle et les missions d'un Data Product Manager, La Data Science en entreprise)
• Data Manipulation
• Option 1 : Fondamentaux python, Manipulation des données avec Pandas, Introduction aux APIs, Data quality
• Option 2 : Introduction aux APIs, Data Quality, Mise en situation professionnelle de data gouvernance
• Acculturation et Data Gouvernance (Acculturation Data, Les différents types et sources de données, RGPD et Éthique)
• Chefferie de projet (Gestion de projet et conduite du changement, La méthode Agile, Projet de fin de formation)

N.B : Le titre RNCP est composé de quatre blocs de compétences. L'obtention de l'entièreté du titre repose sur la validation de ces 4 blocs de compétences et du projet fil rouge avec soutenance finale devant jury.

• Bloc 1 - Concevoir un projet d'architecture technique de gestion de données
• Bloc 2 - Elaborer une architecture technique de gestion de données
• Bloc 3 - Déployer une solution d'analyse de données massives intégrant l'intelligence artificielle
• Bloc 4 - Piloter un projet d'architecture technique de gestion de données

• Formation 100 % en ligne
• Pédagogie professionnalisante par projet
• Vise l'obtention de deux blocs RNCP d'une certification de niveau 7