Data Engineer

Formation - 100% en ligne

Démarrage rentrée 2025 - Titre RNCP Bac+5 sur 10 mois

Plongez au cœur des révolutions technologiques : devenez Data Engineer !

Aujourd’hui, la donnée est bien plus qu’une ressource : c’est le moteur de l’innovation et de la croissance.

En tant que Data Engineer, vous serez l’architecte de cette transformation. Grâce à vous, les volumes massifs de données brutes deviendront des informations précieuses et exploitables.

Avec notre formation Data Engineer, vous acquerrez les compétences pour structurer, nettoyer et optimiser les données, assurant leur qualité et leur accessibilité.

Pré-requis : Niveau 6

Cependant, il est possible de candidater avec un niveau inférieur, si le candidat répond aux exigences suivantes :

Validation d’un niveau 5 en lien avec la certification ou expérience professionnelle significative (plus de 3 ans) en lien avec les activités et les compétences relevant de la certification

Public cible : Professionnels de l’informatique et Jeunes diplômés souhaitant compléter une formation en informatique et ayant déjà une expérience en entreprise (stage, alternance…).

Date de la formation : janvier 2025

Formation longue certifiante / 700 heures (10 mois) / Réf. LUNFC 101

Titre RNCP 37624 délivré par Lunalogic et CFA Stephenson (date enregistrement : 31 mai 2023)

Eligible au CPF

Conditions d'accès

La procédure d’inscription se déroule en plusieurs phases :

- Pré-inscription via un formulaire en ligne
- Envoi des justificatifs de diplômes et d’expériences
- Entretien en visio-conférence avec un représentant de l’organisme de formation et un intervenant
- Test de positionnement

Objectifs pédagogiques et opérationnels

A l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :

Conduire et réaliser le développement ou l’adaptation d’une solution pour collecter, nettoyer, traiter, stocker et exploiter des données
Manager la transition data de l’entreprise
Organiser et mettre en œuvre le déploiement ou l’industrialisation et la maintenance d’une solution opérationnelle de gestion de données
Concevoir, mettre en œuvre et optimiser un modèle d’Intelligence Artificielle/Machine Learning
Exploiter la donnée pour piloter l’activité de l’entreprise et créer de nouvelles opportunités

Programme

Module 1 : Conduire et réaliser le développement ou l’adaptation d’une solution pour collecter, nettoyer, traiter, stocker et exploiter des données

Analyse du besoin et rédaction du cahier des charges
Protection juridique de l’entreprise
Sécurité des données et des systèmes d’information
Architecture d’un système de gestion de données
SQL et bases de données
Extraction, nettoyage et traitement des données (Kafka et spark)
Python pour la Data
Les outils de la data
Hbase et Hive

Module 2 : Manager la transition data de l’entreprise

Éthique et droit appliqués à la donnée
Stratégie d’entreprise et stratégie de données
Gestion de projet
Accompagnement au changement
Veille technologique, juridique et règlementaire

Module 3 : Organiser et mettre en œuvre le déploiement ou l’industrialisation et la maintenance d’une solution opérationnelle de gestion de données

Management d’équipe et Leadership
Déploiement Cloud : AWS
Déploiement In-House
Gestion et monitoring du SGDD
Sécurité du SGDD et des données
Maintenance préventive et corrective du Sl et du SGDD

Module 4 : Concevoir, mettre en œuvre et optimiser un modèle d’Intelligence Artificielle/Machine Learning

Introduction à l’IA et au Machine Learning
Mathématiques pour l’IA et le Machine Learning
Apprentissage Supervisé et Non Supervisé
Réseaux de Neurones
Optimisation des Modèles d’IA et Tests
Python pour le ML
Déploiement de Modèles de Machine Learning
Préparation et Nettoyage des Données pour l’IA/ML

Module 5 : Exploiter la donnée pour piloter l’activité de l’entreprise et créer de nouvelles opportunités

Analyse de données pour le Business
Tableau de Bord pour le BI (Power BI, Grafana,…)
Test de cohérence de données (sortie algorithmie ou sortie d’IA)
Visualisation de données et communication des résultats

La possibilité de valider un ou des blocs de compétences est proposée par le certificateur.

MODALITES PEDAGOGIQUES

La formation se déroule principalement à distance et alterne phases de distanciel synchrone et phases en distanciel asynchrone.

Cours : permettant d’acquérir les connaissances en lien avec l’IA
Ateliers pratiques : projets pratiques liés à l’IA,
Études de cas : travail sur des situations tirées de cas réels.
Travail en groupe : développer des compétences en collaboration, communication, essentielles pour la gestion de projets.
Des ressources en ligne (documents, tutoriels, forums de discussion…) qui complètent l’apprentissage en salle.
Évaluations formatives : des tests réguliers, des projets et des sessions de feedback

5 regroupements en présentiel de 2 jours chacun sont organisés à plusieurs étapes du parcours.

MODALITES D’EVALUATION

La certification est obtenue sous les conditions suivantes :

- avoir validé les 5 blocs de compétences,
- avoir réalisé une période en entreprise de 6 mois évaluée par un professionnel de la data,
- avoir rédigé et soutenu un mémoire professionnel. La moyenne des deux notes obtenues par le candidat doit être à minima égale à 10 sur 20 : (note mémoire + note soutenance) / 2 > ou = à 10 sur 20.

EQUIVALENCES ET PASSERELLES

Equivalences

Si vous avez déjà obtenu un titre RNCP d’un niveau et d’une spécialité similaires, vous pouvez demander une équivalence partielle. La demande doit être effectuée par e-mail à l’adresse contact-fc@ensup.eu. La demande est ensuite transmise au certificateur pour validation.

Passerelles

Si vous avez déjà validé un ou plusieurs bloc(s) de compétences du titre dans le cadre d’un des bootcamps proposés par ENSITECH Formation Professionnelle, vous conservez le bénéfice du bloc validé et êtes dispensé des modules et des évaluations correspondantes.

DEBOUCHES

A l’issue de l’obtention de la certification, vous pourrez intégrer des entreprises de toutes tailles et de tous secteurs au sein de services data, informatiques, BI ou auprès de services métiers (marketing, analyse financière, etc.).

Vous pourrez vous spécialiser dans la gestion de données massives (big data) ou dans des missions intégrant le machine learning.

PRIX

12 500 € repas et pauses compris.

Découvrez les différents financements possibles ici.

Votre situation nécessite des adaptations ? N’hésitez pas à contacter notre référent handicap à l’adresse suivante : referent-handicap.cgy@ensup.eu

Il s’agit d’une nouvelle formation et aucune session n’a encore été réalisée. Le taux d’obtention de la certification, le taux d’insertion professionnel à 6 mois et le taux d’insertion dans le métier ne sont pas encore disponibles.