RNCP37638
Item
- Intitulé
- Expert en infrastructures de données massives
- N° de fiche
- RNCP37638
- Id fiche
- 24169
- Etat de la fiche
- Publiée
- Certificateurs
-
79279132900016
SIMPLON.CO
Actif
01/07/2023 - Existance partenaires
- Oui
- Activités visées
- Encadrer la conception d'un projet data au sein d'une organisation Coordonner la réalisation d'un projet data au sein d'une organisation Programmer la collecte de données depuis plusieurs sources pour un projet data au sein d'une organisation Développer la mise à disposition technique des données collectées pour un projet data au sein d'une organisation Mettre en place l'entrepôt de données Assurer la maintenance et l'évolution de l'entrepôt de données Mettre en place un data-lake Assurer la gestion de l'accès aux données
- Capacités attestés
- Analyser l'expression d'un besoin de projet data dans une étude de faisabilité en explorant, à l'aune des enjeux stratégiques de l'organisation, le besoin métier avec les parties prenantes pour valider les orientations et sélectionner les hypothèses techniques du projet avec le ou les commanditaire(s). Cartographier les données disponibles en référençant les usages, les sources, les métadonnées et les données afin de valider les hypothèses techniques du projet data. Concevoir un cadre technique d'exploitation des données en analysant les contraintes techniques, de moyens et la cartographie des données afin de définir une réponse technique adaptée aux ressources mobilisables dans le respect du RGPD et d'une démarche éco-responsable. Réaliser une veille technique et réglementaire en sélectionnant des sources et en collectant et traitant les informations collectées afin de formuler des recommandations projet toujours en phase avec l'état de l'art. Planifier la réalisation d'un projet data en attribuant les moyens nécessaires et en définissant les étapes de réalisation et les méthodes de suivi du projet afin de d'organiser sa mise en oeuvre Superviser la réalisation d'un projet data en organisant les méthodes, les outils de travail et la communication entre les parties prenantes, afin d'accompagner les membres de l'équipe dans la réussite du projet Communiquer tout au long de la réalisation du projet data sur les orientations, les réalisations et leurs impacts en élaborant la stratégie et les supports de communication afin d'informer toutes les parties prenantes des évolutions ou des opportunités internes comme externes, portés par le projet. Automatiser l'extraction de données depuis un service web, une page web (scraping), un fichier de données, une base de données et un système big data en programmant le script adapté afin de pérenniser la collecte des données nécessaires au projet. Développer des requêtes de type SQL d'extraction des données depuis un système de gestion de base de données et un système big data en appliquant le langage de requête propre au système afin de préparer la collecte des données nécessaires au projet. Développer des règles d'agrégation de données issues de différentes sources en programmant, sous forme de script, la suppression des entrées corrompues et en programmant l'homogénéisation des formats des données afin de préparer le stockage du jeu de données final. Créer une base de données dans le respect du RGPD en élaborant les modèles conceptuels et physiques des données à partir des données préparées et en programmant leur import afin de stocker le jeu de données du projet. Partager le jeu de données en configurant des interfaces logicielles et en créant des interfaces programmables afin de mettre à disposition le jeu de données pour le développement du projet. Modéliser la structure des données d'un entrepôt de données en s'appuyant sur les dimensions et les faits afin d'optimiser l'organisation des données pour les requêtes analytiques. Créer un entrepôt de données à partir des paramètres du projet, des contraintes techniques et matérielles et de la modélisation de la structure des données afin de soutenir l'analyse de l'activité et l'aide à la décision stratégique de l'organisation Intégrer les ETL nécessaires en entrée et en sortie d'un entrepôt de données afin de garantir la qualité et le bon formatage des données en respectant les modélisations logiques et physiques préalablement établies Gérer l'entrepôt de données à l'aide des outils d'administration et de supervision dans le respect du RGPD, afin de garantir les bons accès, l'intégration des évolutions structurelles et son maintien en condition opérationnelle dans le temps. Implémenter des variations dans les dimensions de l'entrepôt de données en appliquant la méthode adaptée en fonction du type de changement demandé afin d'historiser les évolutions de l'activité de l'organisation et maintenir ainsi une bonne capacité d'analyse.
- Secteurs d'activité
- L'Expert en infrastructures de données massives intervient dans trois contextes professionnels principaux : * au sein d'entreprises de services du numérique (ESN) et d'entreprises de services spécialisées dans l'intégration, en sous-traitance et pour le compte de leurs clients, d'infrastructures data et big data ; * au sein d'entreprises et d'opérateurs qui mettent en œuvre des infrastructures data et/ou big data dans le cadre de leur pilotage d'activité, de leur stratégie ou encore dans le cadre du développement de nouveaux produits et services numériques. * au sein d'équipes R&D d'entreprises et d'opérateurs qui innovent pour imaginer les cas d'usages de la data et/ou de l'IA et développer des prototypes testables avant industrialisation.
- Type d'emploi accessibles
- - Expert en infrastructures de données massives - Data Base Engineer - Consultant big data
- Réglementations activités
- L'exercice du métier d'Expert en infrastructures de données massives ne nécessite aucune habilitation particulière. Toutefois, cet expert doit exercer ses activités dans le respect des règlements et recommandations en matière de gestion des données personnelles, d'accessibilité et d'éco-responsabilité dans l'intégration des systèmes de gestion des données. Dans la réglementation forte qu'il convient de respecter autour du traitement et du stockage appliqué aux données numériques dites “sensibles” (données de santé, données bancaires, données personnelles, etc), on retrouve notamment la Loi française de 1978 Informatique et Libertés, mise à jour en 2018 et en 2019 au regard du règlement général sur la protection des données (RGPD) de 2018 qui encadre une nouvelle fois le traitement et le stockage des données personnelles, informatique et non informatique, à l'échelle Européenne.
- Voie d'accès à la certification après un parcours de formation sous statut d'élève.
-
05/06/2023
Oui
Le jury de certification est composé : * d'au moins deux professionnels avec une expérience avérée de 2 ans dans le secteur de la gestion et du traitement des données. L'un d'entre eux a spécifiquement une expérience de Data Engineer, Data Miner ou encore Développeur Data ; * la ou les personnes supplémentaires peuvent être un ou des professionnels qui maîtrisent les pratiques de recrutement en entreprise. Au moins 50% des jurés sont extérieurs à l'organisme certificateur et à l'organisme évaluateur. Les membres du jury ne doivent pas entretenir, ou avoir entretenu, un lien professionnel ou personnel avec le candidat. Ils ne doivent pas non plus avoir participé au processus de formation ou à la préparation du candidat à la certification. - Voie d'accès à la certification en contrat d'apprentissage.
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05/06/2023
Oui
Le jury de certification est composé : * d'au moins deux professionnels avec une expérience avérée de 2 ans dans le secteur de la gestion et du traitement des données. L'un d'entre eux a spécifiquement une expérience de Data Engineer, Data Miner ou encore Développeur Data ; * la ou les personnes supplémentaires peuvent être un ou des professionnels qui maîtrisent les pratiques de recrutement en entreprise. Au moins 50% des jurés sont extérieurs à l'organisme certificateur et à l'organisme évaluateur. Les membres du jury ne doivent pas entretenir, ou avoir entretenu, un lien professionnel ou personnel avec le candidat. Ils ne doivent pas non plus avoir participé au processus de formation ou à la préparation du candidat à la certification. - Voie d'accès à la certification après un parcours de formation continue.
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05/06/2023
Oui
Le jury de certification est composé : * d'au moins deux professionnels avec une expérience avérée de 2 ans dans le secteur de la gestion et du traitement des données. L'un d'entre eux a spécifiquement une expérience de Data Engineer, Data Miner ou encore Développeur Data ; * la ou les personnes supplémentaires peuvent être un ou des professionnels qui maîtrisent les pratiques de recrutement en entreprise. Au moins 50% des jurés sont extérieurs à l'organisme certificateur et à l'organisme évaluateur. Les membres du jury ne doivent pas entretenir, ou avoir entretenu, un lien professionnel ou personnel avec le candidat. Ils ne doivent pas non plus avoir participé au processus de formation ou à la préparation du candidat à la certification. - Voie d'accès à la certification en contrat de professionnalisation.
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05/06/2023
Oui
Le jury de certification est composé : * d'au moins deux professionnels avec une expérience avérée de 2 ans dans le secteur de la gestion et du traitement des données. L'un d'entre eux a spécifiquement une expérience de Data Engineer, Data Miner ou encore Développeur Data ; * la ou les personnes supplémentaires peuvent être un ou des professionnels qui maîtrisent les pratiques de recrutement en entreprise. Au moins 50% des jurés sont extérieurs à l'organisme certificateur et à l'organisme évaluateur. Les membres du jury ne doivent pas entretenir, ou avoir entretenu, un lien professionnel ou personnel avec le candidat. Ils ne doivent pas non plus avoir participé au processus de formation ou à la préparation du candidat à la certification. - Voie d'accès à la certification par candidature individuelle.
- Non
- Voie d'accès à la certification par expérience.
-
05/06/2023
Oui
Le jury de certification est composé : * d'au moins deux professionnels avec une expérience avérée de 2 ans dans le secteur de la gestion et du traitement des données. L'un d'entre eux a spécifiquement une expérience de Data Engineer, Data Miner ou encore Développeur Data ; * la ou les personnes supplémentaires peuvent être un ou des professionnels qui maîtrisent les pratiques de recrutement en entreprise. Au moins 50% des jurés sont extérieurs à l'organisme certificateur et à l'organisme évaluateur. Les membres du jury ne doivent pas entretenir, ou avoir entretenu, un lien professionnel ou personnel avec le candidat. Ils ne doivent pas non plus avoir participé au processus de formation ou à la préparation du candidat à la certification. - Inscrite au cadre de la Nouvelle Calédonie
- Non
- Inscrite au cadre de la Polynésie française
- Non
- Date de fin d'enregistrement
- 31/05/2026
- Type d'enregistrement
- Enregistrement sur demande
- Objectifs et contexte de la certification
- Aujourd'hui, la donnée est partout, permettant aux entreprises d'accroître le suivi de leur performance via des indicateurs toujours plus nombreux, d'analyser des comportements clients et par là même d'identifier des opportunités de marché. Les métiers de l'ingénieurie de la Data se retrouvent sur l'ensemble du cycle de vie de la donnée, car, dans ce contexte, les entreprises ont besoin de structurer et mettre en oeuvre une stratégie autour des données de l'entreprise. Cela nécessite d'un part de solliciter des professionnels capables d'accompagner cette maîtrise d'ouvrage en conseillant le commanditaire, d'autre part de mobiliser des compétences spécifiques pour piloter la mise en oeuvre de la stratégie, collecter des données, les stocker, les modéliser ou encore les protéger. A l'heure du Big Data et de l'intelligence artificielle, le métier d'expert en infrastructures de données massives connaît un très fort développement car il répond à un enjeu stratégique pour le futur de l'économie et des entreprises. Les besoins en matière de recrutement sont très élevés face à une pénurie de profils adaptés. Les 4 blocs de compétences de la certification adressent les différentes granularités du métier : la mission de consultance, de conseil et de pilotage ainsi que la préparation des données pour un projet bien défini, jusqu'à la formalisation d'un référentiel de données à l'échelle de l'entreprise, que ce soit dans le cadre de l'informatique décisionnelle (et ses entrepôts de données) ou avec les technologies du Big Data. Ces blocs, en traduisant l'évolution des compétences de ce métier, contribuent à sécuriser le parcours professionnel de cet expert Ils permettent également de développer des connaissances pointues sur le management des données et une maîtrise fine des techniques et infrastructures associées.
- Actif
- Oui
- Prérequis à l'entrée dans la formation
- Afin d'intégrer le dispositif de formation ou pour suivre une formation, le candidat doit : - soit être titulaire d'un titre ou d'un diplôme de niveau 5 en informatique avec une expérience professionnelle d'un an minimum dans le secteur des systèmes et réseaux informatiques. - soit être titulaire d'un titre ou d'un diplôme de niveau 6 en informatique. Dans le cas où un candidat ne disposerait pas des prérequis définis, il a la possibilité de déposer un dossier de candidature qui sera examiné par une commission en vue d'une admission « exceptionnelle ».
- Prérequis à la validation de la certification
- Pour obtenir le titre à finalité professionnelle, le candidat doit valider les quatre blocs de compétences constituant la certification professionnelle.
- Date limite de délivrance
- 31/05/2030
- A comme formacode
- administration base de données
- données massives
- Data Warehouse
- transmission données informatiques
- [Untitled]
- A comme nomenclature européenne
- Niveau 7
- A comme partenaire
- A F P I D E M
- A comme métier
- Administrateur / Administratrice réseau informatique
- Développeur / Développeuse web
- Product Owner
- Directeur / Directrice des services informatiques -DSI-
- Ingénieur / Ingénieure système informatique
- A comme bloc de compétence
- Piloter la conduite d'un projet data au sein d'une organisation
- Réaliser la collecte, le stockage et la mise à disposition des données d'un projet data au sein d'une organisation
- Elaborer et maintenir un entrepôt de données (data warehouse)
- Encadrer la collecte massive et la mise à disposition des données issues de l'activité de l'organisation grâce à un data lake
Annotations
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