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Concevoir les architectures big data valorisant les données

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Libelle

Concevoir les architectures big data valorisant les données

Code

RNCP37422BC03

Liste des compétences

Concevoir une architecture d'entrepôt de données massives en mobilisant une expertise des solutions de manipulation des données (ETL/ELT) pour optimiser le stockage et la protection de données structurées ou non structurées provenant de sources multivariées. Communiquer la stratégie de mise en œuvre de l'architecture d'entrepôt de données massives et ses résultats aux parties prenantes en respectant le cahier des charges ainsi que la réglementation en matière de sécurité informatique afin de dégager un avantage stratégique et commercial pour l'entreprise. Collecter des ensembles volumineux de données structurées et non structurées issues de sources internes et externes de l'entreprise à l'aide de solutions adaptées de manipulation de données afin d'en dégager des résultats visualisables sur des interfaces de visualisation et/ou modélisation. Développer les composants de l'intelligence artificielle en langage de programmation approprié en respectant les normes du domaine et les principes déontologiques établis afin de respecter la démarche d'assurance qualité du code produit. Développer des algorithmes tels que les forêts aléatoires, les arbres de décision, l'algorithme K-Nearest Neighbors, la régression linéaire, l'algorithme de Naïve Bayes, la machine à vecteurs de support (SVM), régression logistique et boosting de gradient, reposant sur des modèles statistiques en vue de mettre en œuvre les processus d'apprentissage automatique (« Machine learning »). Mettre en œuvre les technologies reposant sur les réseaux de neurones et prenant en compte les principes éthiques selon les normes en vigueur en vue d'intégrer les processus d'apprentissage profond (« Deep learning »). Evaluer différentes solutions de formatage et de stockage en se basant sur les solutions de chiffrements et de pare-feux ainsi qu'en prenant en compte les contraintes éthiques et légales en vue de favoriser leur traitement, leur centralisation et leur sécurisation. Créer ou identifier les différents algorithmes d'optimisation du traitement et de la visualisation des données pour évaluer leur capacité à résoudre des problèmes spécifiques. Mettre en œuvre un algorithme répondant au besoin d'optimisation du traitement des données répondant aux besoins des parties prenantes afin de résoudre un problème de décision séquentiel simple. Présenter les résultats d'analyses de données massives sous la forme d'infographies en mettant en la configuration des requêtes de manière à faciliter la prise de décision managériale ou opérationnelle. Etablir le schéma général des accès à l'application développée prenant en compte le référentiel d'accessibilité (RGAA), en vue d'assurer leur cohérence avec l'organisation de l'entreprise utilisatrice et les différentes parties prenantes.

Modalités d'évaluation

EPREUVE N°4 (C19 à C29) : Mise en situation professionnelle (production) « Conception d'une architecture d'entrepôt de données massives »