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Créer un modèle de données d'une solution IA en utilisant des méthodes de Data science

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Libelle

Créer un modèle de données d'une solution IA en utilisant des méthodes de Data science

Code

RNCP36581BC01

Liste des compétences

A1.1 C1/ Définir les sources et les outils nécessaires pour permettre de collecter les données A1.1 C2/ Recueillir de manière sécurisée les informations à partir de sources adaptées (sources hétérogènes, internes fournies par le client ou externes accessibles en Open Data) permettant de définir les données à collecter pour réaliser l'architecture de données A1.1 C3/ Paramétrer les outils afin d'importer les données de manière automatisée et sécurisée A1.1 C4/ Analyser, nettoyer, trier et s'assurer de la qualité des données afin de les rendre exploitables pour la solution IA, en utilisant des outils d'analyse et de visualisation des données et se basant sur des approches de la Data science A1.1 C5/ Construire la structure de stockage des données (modèle de données) qui répond au mieux au besoin d'analyse A1.1 C6/ Représenter graphiquement les relations entre les données afin de les visualiser en créant des tableaux de bord accessibles à tout public garantissant ainsi l'accessibilité numérique A1.1 C7/ Exploiter de manière automatisée et analyser les informations recueillies dans les structures de stockage des données (requêtage ou interrogation) afin de répondre aux exigences de la solution IA définit dans le cahier des charges

Modalités d'évaluation

Epreuve: Mise en situation professionnelle reconstituée (MSPR) Mise en œuvre d'un processus ETL répondant au besoin d'une solution IA. A partir des éléments de contextes fournis (Cahier des charges - données d'entrée) : Phase 1 Le candidat doit produire une cartographie des données : Analyser et choisir les données Proposer et justifier les outils de collecte et traitement, Extraire les données de manière sécurisée , Justifier des données collectées et analysées à l'oral Phase 2 Le candidat doit transformer les données : Structurer et traiter les données nécessaires à la solution , Produire un prototype informatisé de données collectées et traitées , Justifier le choix des outils à l'oral, Représenter graphiquement les relations entre les données et l'expliquer Phase 3 Le candidat doit construire la structure de stockage des données en adéquation avec le besoin d'analyse Phase 4 Le candidat doit requêter les structures de données: Définir les outils de requêtage automatisé , Justifier le choix des outils , Exploiter les informations recueillies dans les structures de stockage des données de manière automatisée , Analyser les informations recueillies dans les structures de stockage des données