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Expert Big Data

Expert Big Data

Data scientist - Data analyst - Architecte de données

Code CPF : Code CPF 223102 / Identifiant CNCP 3296

Le Big Data (mégadonnées) est un domaine neuf et en pleine évolution, les domaines d’application sont nombreux et hétéroclites, un véritable phénomène durable et porteur. Les organisations sont aujourd’hui confrontées à une explosion du volume des données et, l’analyse de ces données est devenue un enjeu stratégique et un avantage concurrentiel. Un grand nombre de sociétés tout secteur confondu,  recherchent des profils spécialisés pour gérer, stocker, sécuriser les données mais aussi, faire parler ces données collectées pour créer de la valeur. Par ailleurs, les managers doivent rapidement acquérir de nouvelles compétences et des savoir-faire adaptés à l’impact du Big Data sur les prises de décisions.

EXPERT DIGITAL BIG DATA

Ecpert Big DataLa certification s’adresse à tout salarié, demandeur d’emploi ou toute personne en reconversion, souhaitant développer ses compétences sur les enjeux et technologies du Big Data, pour mettre en œuvre des solutions les plus adaptées dans tous les secteurs d’activité. La certification valide la capacité à :

  • Gérer des projets Big Data et communiquer auprès des directions et des utilisateurs.
  • Maitriser les technologies, les langages et les outils du Big Data.
  • Développer de nouveaux processus d’importation pour améliorer la qualité des données.
  • Appliquer le Big Data dans différents domaines d’activités.

Le candidat peut passer 1 à 4 épreuves séparément parmi les 4 activités suivantes : Gouvernance des données, Extraction des données, Traduction des données, l’application du Big data.

Cette formation est créée par la section INFORMATIQUE de M2I Formation diplômante, dont l’expérience n’est plus à démontrer. Consultez le détail des codes CPF, formacodes et autres …

L’obtention  de  la  certification  « Expertises Big Data » est une reconnaissance des compétences acquises en formation.

PRÉ-REQUIS

Toute personne souhaitant s’approprier les technologies et outils du Big Data et de méthodes expérimentées. Il est conseillé au participant qu’il soit familiarisé aux rudiments de probabilités et statistiques, et en programmation orientée objet.  Une expérience sur les bases de données relationnelles serait un plus.

Cette admission pourra être validée, si besoin est, par un entretien avec le candidat.
Les candidats réalisent un test de positionnement.

MÉTIERS PROCHES 

L’essor du Big Data fait émerger une palette entière de métiers visant à exploiter le déluge de données numériques. En conséquence, de nouvelles compétences seront progressivement intégrées dans des branches sectorielles comme de nouvelles spécialisations.

Voici la liste des métiers : Data Scientists, Data Analyst, Experts en recherche opérationnelle, développeurs, architectes fonctionnels ou techniques, chefs de projets, directeurs de projets, consultants SI, Administrateurs systèmes, consultants Business Intelligence, Directeurs en système d’information, Scrum Master, Responsables qualité, Business Intelligence Manager, Chief Data Officer, Data Miner, Master Data Manager, Data Protection Officer, Digital Marketer…

 COMPÉTENCES EVALUEES

« La certification est découpée en  4 activités qui font l’objet d’une validation des compétences:

LA GOUVERNANCE DES DONNÉES :

  • Identifier les enjeux et les technologies du Big Data.
  • Communiquer avec les équipes et les parties prenantes du projet Big Data.
  • Assurer la gouvernance des données pour gagner en performance.
  • Garantir la qualité et la valeur des informations d’une entreprise.

L’EXTRACTION DE DONNÉES :

  • Mettre en place les outils, les techniques et  les méthodes statistiques.
  • Repérer les instances productrices de data.
  • Extraire les données pour les rendre exploitables et cohérentes.
  • Produire les premiers éléments d’analyse.

LA TRADUCTION DE DONNÉES :

  • Mettre en place des modèles d’analyse.
  • Organiser les données extraites.
  • Étudier les résultats d’analyse.
  • Exploiter les résultats d’analyse.
  • S’assurer de la qualité des données.

L’APPLICATION DU BIG DATA :

  • Utiliser le Big Data dans différents domaines d’activités : marketing, finance, politique, mode, logistique.
  • Traduire une problématique métier en un problème mathématique/statistique et réciproquement.
  • Mesurer les questions de droits, de protection, de budget, de matériel et surtout l’entreprise et son écosystème. »

PROGRAMME ET CONTENU 

Le programme est découpé en 4 activités compétences suivantes :

GOUVERNANCE DES DONNÉES : Maîtriser les enjeux et les technologies du Big Data permettant ainsi d’assurer la gouvernance des données pour gagner en performance et garantir la qualité et la valeur des informations d’une entreprise.

MANAGEMENT DE PROJET ET GOUVERNANCE DU BIG DATA
– Identifier le lien entre Big Data et Cloud Computing.
– Identifier les enjeux économiques et les applications concrètes.
– Diagnostiquer les besoins et le type de données à traiter avec les métiers (use cases).
– Identifier les méthodes de cadrage de la stratégie de gouvernance du Big Data.
– Dimensionner les projets.
– Piloter l’équipe d’un projet Big Data.
– Mobiliser les leviers d’action.
– Assurer la mise en œuvre d’une gouvernance des données efficace.
– Utiliser l’approche agile pour le Big Data.
– Définir les choix techniques et méthodologiques des interventions.
– Superviser les étapes de préparation des données et les algorithmes de Machine Learning.
– Piloter le cycle de vie des données (collecte, exploitation, analyse, visualisation).
– Mettre en place des tests cohérents.
– Contribuer à la mise en œuvre de la stratégie de l’entreprise.
– Conduire au développement des indicateurs de performance commerciale.
– Rédiger la spécification des besoins.
– Identifier les enjeux juridiques.
– Contribuer aux travaux de conception et de modélisation de nouvelles solutions.
– Assurer la veille technologique.

EXTRACTION DE DONNÉES : Mettre en œuvre les outils, les techniques et  les méthodes statistiques nécessaires pour repérer les instances productrices de data, les extraire et les rendre exploitables et cohérente pour produire les premiers éléments d’analyse.

 EXTRACTION ET STRUCTURATION DES DONNÉES
– Utiliser les outils de collecte.
– Valider les données pertinentes.
– Définir les solutions de stockage.
– Définir la structuration de données.
– Planifier la collecte et l’analyse des données.
– Déterminer les objectifs d’évaluation des données.
– Définir les solutions de stockage.
– Définir la structuration de données.
– Utiliser la qualité des données tout au long du traitement.
– Utiliser les méthodes de modélisation de données.
– Créer des modèles multidimensionnels.
– Identifier le cadre juridique du stockage et de l’analyse de données.
– Déterminer les outils et méthodes d’acquisition des données.
– Transformer les données brutes en informations utiles.
– Concevoir l’architecture d’un entrepôt de données décisionnelles.
– Cartographier les données collectées dans un format compréhensible.
– Assurer la veille technologique.

TRADUCTION DE DONNÉES : Mettre en corrélation information et connaissance pour créer de la valeur ajoutée à l’activité de  l’entreprise. C’est également grâce à la précision de l’analyse des données qu’il est possible de mettre en  place des modèles de prédiction.

ANALYSE ET RESTITUTION DES DONNÉES
– Elaborer des algorithmes prédictifs.
– Aligner les usages métiers avec les cycles de vie de la donnée.
– Traduire les demandes des utilisateurs en requêtes.
– Mettre en place l’analyse d’enquête de données.
– Mettre en place l’analyse statistique.
– Utiliser les méthodes de prédictions et de classification.
– Transformer les données en prévisions pour le futur.
– Evaluer la qualité des données extraites.
– Définir un indice de confiance des données collectées.
– Créer des visuels dynamiques.
– Analyser du texte et de l’auto-apprentissage.
– Mettre en place une solution complète d’analyse de données.
– Exploiter le Cloud et les technologies associées.
– Déterminer les outils de reporting dynamique et multidimensionnel.
– Mettre en place différentes techniques de visualisation.
– Concevoir les modèles de détection d’opportunités de marché.
– Développer les leviers de création de valeur.
– Tester la qualité et la cohérence des bases de données.
– Piloter les résultats des études réalisées.
– Améliorer la sécurité et la conformité.
– Garantir que chaque traitement soit réalisé dans le respect de la loi.
– Assurer la veille technologique.

LE BIG DATA ET LES MÉTIERS : Utiliser le Big Data dans différents domaines d’activités : marketing, finance, politique, mode, logistique. Prendre en compte les questions de droits, de protection, de budget, de matériel et surtout l’entreprise et son écosystème.

APPLICATION DU BIG DATA
– Optimiser les stratégies CRM du marketing relationnel.
– Optimiser le ciblage des campagnes de marketing.
– Mesurer le ROI (Retour sur Investissement).
– Construire les scores d’appétences.
– Identifier les aspects juridiques.
– Analyser les taux de rétention client.
– Interpréter les données consommateurs issues du Big data.
– Améliorer la performance des plateformes de contact.
– Fournir les données requises à la réalisation d’études de marché.
– Améliorer les processus métiers.
– Créer de nouveaux services axés sur l’utilisation finale du consommateur.
– Proposer une stratégie commerciale et marketing.
– Assurer la veille technologique.

LIEN CNCP

Consultez la page de l’inventaire de la CNCP

 

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