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Collecter, transformer et sécuriser des données

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Libelle

Collecter, transformer et sécuriser des données

Code

RNCP39586BC01

Liste des compétences

Élaborer une stratégie de collecte de données en définissant les données utiles et nécessaires pour répondre à une problématique, et en identifiant les sources des données afin de cadrer le travail à réaliser pour collecter les données ciblées. Mettre en œuvre des techniques de collecte de données en exploitant les API externes et les bases de données disponibles, des techniques de web crawling et de web scraping afin de recueillir les données ciblées. Automatiser la collecte de données en mettant en place des tâches planifiées et/ou des flux temps réel, en utilisant des logiciels d'automatisation afin de garantir l'actualisation des données. Élaborer la stratégie de stockage des données avec un modèle de données adéquat en intégrant les différents types de données, l'utilisation envisagée (analyse, stockage, disponibilité, accessibilité) et le volume à stocker afin d'organiser le stockage des données. Construire une base de données en sélectionnant la technologie (SQL, NoSQL), un système de gestion de base de données (SGBD) et/ou une solution de stockage BIG DATA, en assurant le paramétrage et l'implémentation afin de mettre en œuvre le modèle de données qui garantit la disponibilité et l'intégrité des données. Sélectionner les technologies et les outils de traitement de données en identifiant les solutions existantes et en comparant leurs avantages et leurs inconvénients afin de traiter efficacement les données collectées. Transformer les données à l'aide de langage de programmation ou en utilisant des outils dédiés (Talend, Spark…) afin d'obtenir des données nettoyées exploitables. Développer un processus ETL en identifiant les bénéfices des technologies ETL (ex : facilité de développement), en exploitant la technologie ETL préalablement sélectionnée afin d'automatiser l'extraction, la transformation et le chargement de données. Définir la politique de sécurisation des données en évaluant les risques, en qualifiant leur niveau de sensibilité, en identifiant les droits d'accès selon les rôles des différentes parties prenantes et en respectant les exigences légales (ex : RGPD) afin de garantir la bonne utilisation et l'intégrité des données. Concevoir une architecture sécurisée et robuste, en intégrant des mesures de sécurité multicouches et des contrôles d'accès stricts, en mettant en place des solutions de protection des données (ex : chiffrement) pour sécuriser les données en transit et au repos, en veillant à l'anonymisation des données personnelles afin de répondre aux normes de protection de la vie privée et de sécurité des données.

Modalités d'évaluation

Mise en situation professionnelle réelle ou fictive. : À partir de l'analyse d'une organisation réelle ou fictive de son choix, le candidat propose une stratégie de collecte et de transformation des données. Il remet au jury un dossier écrit comprenant : Une stratégie de collecte de données - Un exemple de collecte de données - Une méthode d'automatisation de collecte - Une stratégie de stockage des données - Un modèle de données - Une base de données - Une solution de stockage Big Data - Une présentation des outils et des technologies de traitement des données - Une présentation des données transformées, des méthodes et outils utilisés - Un processus ETL - Les solutions utilisés pour l'automatisation et l'orchestration du traitement des données - Une politique de sécurité des données - Un schéma d'architecture de sécurité