EXPERT BIG DATA ENGINEER - Mastère Spécialisé®

Durée

1062 heures

Prix €

10500 €

Rythme

Temps plein, En semaine, En journée

Format

En présentiel

Language

Français

Avis

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Information sur l'organisme

Organisme

UNIVERSITE DE TECHNOLOGIE DE TROYES

Ville

PARIS - 75002

Nombre de formations

6 (3 uniques)

Prix moyen

8333.33 €

Temps moyen

1080.33 heures

Avis moyen de toutes les formations

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Détail de la formation

Diplôme

Expert big data engineer (MS)

Objectif

Le métier d’ingénieur Big Data vise à transformer la donnée en information et la rendre intelligible aux autres fonctions de l'entreprise. Le Data Engineer produira des modèles de visualisation qui permettront d'illustrer les métriques métiers (KPI) et d'alimenter les tableaux de bord de l'entreprise. L’utilisation des grandes masses de données aux sources disparates permet d’avoir une vision prédictive plutôt que prévisionnelle. Mais de la quantité naissent des problématiques de montée en échelle (volumétrie, complexité), de qualité, et de rapidité d’accès (vélocité) à l’information qui rendent l’activité bien différente de la Business Intelligence classique. L’analyste Big Data se doit d’avoir des compétences élargies dans son domaine et être capable d’intervenir sur l’ensemble de la chaîne de valeur (architecture de traitement, stockage des données, choix des plateformes) afin que la qualité et la pertinence de la donnée nécessaire à son métier soit garantie.

Contenu de la formation

Au cours de la formation, les étudiants du Mastère Spécialisé ® acquièrent des compétences : * en data analytics : enseignements sur l’extraction d’information pertinentes, leur analyse et leur valorisation comme levier de croissance de l’entreprise ; * en data science pour la modélisation et la conception d’algorithmes de Machine Learning et Deep Learning pour la résolution de problèmes complexes ; * en ingénierie Big Data qui permettront de concevoir des projets Big Data résilients et scalables, depuis le choix de l’architecture (Hadoop, Spark, Cloud), des bases de données (NoSQL, BigTable) jusqu’aux solutions de traitement et de visualisation. La formation s’articule autour de 4 BLOCS DE COMPETENCES : - Analyser l’existant et proposer des sujets liés à la Data - Déployer des infrastructures informatiques pour analyser la Data - Traiter et visualiser la Data - Analyser et modéliser la Data DETAIL DES ENSEIGNEMENTS : Les 12 unités d’enseignements dispensées par des enseignants-chercheurs et des professionnels sont associées par thématiques et représentent 425 heures de formation. Socle théorique pour la data science 1 Bases en Modélisation (Statistiques, Graphes, etc.) 2 Programmation et complexité algorithmique Généralités et notions sur le Big data 3 Introduction et conception de projets Big Data 4 Gouvernance, stratégies et sécurité Techniques d’actionnabilité de la donnée 5 Stockage de données réutilisables 6 Business intelligence & Data as a service Bases de données et Programmations Avancées 7 Bases de données avancées 8 Programmation avancée Traitement de Grandes masses de Données 9 Intelligence artificielle en grande dimension 10 Traitements distribués Big Analytics et Visualisation Décisionnelle 11 Information Retrieval (Extraction d'Information) 12 Visualisation Décisionnelle

Résultat Attendu

Évaluation des enseignements par contrôle continu, examen (écrit ou oral) et/ou projet Une période en entreprise de 4 mois minimum est obligatoire. Elle donne lieu à la rédaction d'une thèse professionnelle et d'une soutenance.

Résumé du contenu

- Un profil très recherché par les entreprises - 70% de cours orientés TP - Un corps professoral composé de professionnels de haut niveau et d’enseignants-chercheurs - Une formation qui s’appuie sur la recherche UTT

Informations d'admission

Non définie
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