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option B : Architecture de bases de données et Data

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Libelle

option B : Architecture de bases de données et Data

Code

RNCP36137BC03

Liste des compétences

C3.1 – Identifier et analyser les politiques et systèmes de gestion de données dans l'entreprise en interagissant avec différents acteurs et services, afin de proposer une stratégie Data globale incluant la collecte, le transport et le stockage des données. C3.2 – Assurer la structuration de la donnée en choisissant une méthode de stockage de l'information et en mettant en œuvre des structures de données permettant de stocker de grandes quantités de données interconnectées afin de trier l'information et d'avoir un accès facile aux données pour les futurs traitements. C3.3 – Réaliser le traitement des données qui ont été structurées grâce à la programmation informatique, à la mise en place d'algorithmes, de statistiques, de corrélations ou encore du Machine Learning (apprentissage automatique) afin de pouvoir exploiter, donner du sens à ces données, et en créer de nouvelles. C3.4 – Réaliser une représentation du résultat du traitement des données, via des graphiques, animations, ou tout autre moyen de Data visualisation et de classification, afin de faire ressortir les points clefs et les enjeux pour permettre la prise de décision, tout en respectant les contraintes de confidentialité des données. C3.5 – Assurer l'interprétation et l'exploitation de la Data dans le contexte de l'entreprise en communiquant ces résultats aux décideurs, ou le cas échéant en prenant des décisions selon la nature et l'impact du choix à effectuer, dans le but de faire avancer l'entreprise vers ses objectifs de façon plus efficace (amélioration d'un produit, gain de productivité, conquête de part de marché, … )

Modalités d'évaluation

Cas pratique : le candidat est amené à créer un site web demandant un fort volume de stockage avec le choix de la base de données et de sa structuration interne. Le candidat doit faire des choix en termes de bases de données et de stockage pour des manipulations ultérieures. Cas pratique : le candidat est amené à créer un site web demandant un fort volume de stockage avec le choix de la base de données et de sa structuration interne. Le candidat doit faire des choix en termes de bases de données et de structure de l'information pour optimiser les traitements algorithmiques à suivre. Cas pratique : le candidat doit appliquer un traitement algorithmique aux données afin de calculer ou mettre en évidence l'information qu'il cherche à obtenir. Cas pratique : dans le cas d'un projet de Machine Learning le candidat est amené à présenter le résultat apporté par le traitement et faire des choix vis-à-vis de cela.