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Organiser l'extraction, la mise en forme et le stockage en temps réel de données massives structurées ou non structurées

Item

Libelle

Organiser l'extraction, la mise en forme et le stockage en temps réel de données massives structurées ou non structurées

Code

RNCP35609BC04

Liste des compétences

BC4.1_Concevoir une architecture d'entrepôt de données pour optimiser le stockage et la protection de données structurées ou non structurées. BC4.2_Transformer les données de base dans des formats spécifiques pour permettre l'intégration de données provenant de sources multivariées. BC4.3_Gérer les données historiques en utilisant des indicateurs pour garantir la disponibilité, la qualité et l'amélioration continue de la fiabilité des données. BC4.4_Évaluer différentes solutions pour le formatage et le stockage des données en vue de favoriser leur traitement. BC4.5_Utiliser les données stockées pour favoriser l'apprentissage par les machines [Machine Learning]. BC4.6_Organiser le stockage et sécuriser l'accès des données pour en extraire le sens dans le respect des contraintes éthiques et légales.

Modalités d'évaluation

Projet applicatif tutoré Le sujet est proposé par les entreprises partenaires exerçant l'activité pour laquelle les compétences sont évaluées. Ce projet applicatif réalisé en groupe consiste à : - Identifier et caractériser le besoin d'un client - Co-construire un cahier des charges - Intégrer différentes technologies IA matures - Proposer des solutions d'entreposage innovantes - Livrer une prestation conforme aux attendus Évaluation : Rapport écrit en groupe avec analyse réflexive sur les livrables du projet, examiné par un jury d'évaluation comprenant un représentant opérationnel de l'entreprise commanditaire et un enseignant spécialisé. Présentation orale en groupe devant ce jury d'évaluation et les autres apprenants. Travaux pratiques sur outils en exploitation Proposés par le certificateur, ces travaux pratiques permettent aux apprenants d'évaluer les mérites et les limites de plusieurs outils d'extraction et de stockage de données massives en exploitation. Travaux pratiques sur outils par simulation Proposés par le certificateur, ces travaux pratiques permettent aux apprenants d'évaluer les mérites et les limites de plusieurs outils d'extraction et de stockage de données massives par simulation. Exemples d'outils : Entreposage de données, Processus ETL (le processus Extract Transform Load vise à capter, transformer et charger des données), Amélioration de la qualité des données, Containérisation des données. Évaluation : Rapport de TP écrit en binôme examiné par un jury d'évaluation comprenant un représentant opérationnel d'entreprise et un enseignant spécialisé.