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Déployer des infrastructures informatiques pour stocker, extraire et analyser la data

Item

Libelle

Déployer des infrastructures informatiques pour stocker, extraire et analyser la data

Code

RNCP36398BC02

Liste des compétences

Identifier la façon dont l'organisation assure le stockage et le format des données internes, structurées ou non structurées, en tenant compte des données manquantes, erronées ou perdues, des différents processus en fonction des pays, des entités qui vont produire les flux de données et de la réglementation en vigueur sur la confidentialité des données (RGPD) afin d'avoir un jeu de données adaptées (ex : Data Frame Python, R/Tibble) Mettre en place les protocoles nécessaires à l'utilisation des web services au sein de la structure en réalisant des tests sur les services et rédigeant une documentation et en communiquant auprès des équipes pour leur permettre de les utiliser de façon optimale. Mettre en œuvre des techniques d'extraction d'information intrinsèque ou par recoupement d'interconnexion en utilisant des outils permettant la visualisation de tendances en grandes dimensions afin d'extraire des Data pertinentes dans les flux de données.

Modalités d'évaluation

Réalisation de Projets : étude sur la mise en place d'un projet data en intégrant les contraintes techniques et législatives. Soutenance orale du projet. Chaque étudiant doit rendre sa feuille de route de projet définissant la charte du projet, le calendrier prévisionnel, la présentation des résultats en tenant compte des aspects législatifs. Réalisation de Projets : le projet porte sur la rédaction de protocoles / tutoriels. L'étudiant doit préparer des exemples types, et fournir des solutions adaptées à ces derniers. La mise en place d'un forum et wiki de discussion autour de l'outil mis en place est aussi requise. L'étudiant doit rendre son rapport avec les exemples types et les solutions sélectionnées Réalisation de Projets : mise en place d'outils de visualisation des données et de calculs d'indicateurs par exemple à l'aide des bibliothèques pandas de Python et tidyverse de R. L'étudiant doit rendre rapport et un script (une succession de commandes commentées soit sur Python/R).