Certification professionnelle

Objectifs et contexte de la certification :

Depuis les cinq dernières années, les projets Data Science et d’intelligence artificielle connaissent une forte croissance dans des domaines très variés, tels que l’industrie pétrolière, la téléphonie, la distribution, la banque, la finance et les services. Les récentes évolutions technologiques permettent de faire évoluer ces projets vers la mise en place de véritables solutions d’intelligence artificielle. La réalisation de ces projets nécessite de former des équipes de « Data-Engineers » et de « Data Scientists » pour lesquelles il est nécessaire de conjuguer l’acquisition des compétences techniques et méthodologiques, l’expérience des cas concrets et surtout, un parcours d’apprentissage jalonné.

Les principales compétences visées par cette certification sont celles nécessaires à la mise en œuvre des activités suivantes : 

• Tester et corriger le fonctionnement des infrastructures big data : datalake et datahub
• Spécifier et programmer les traitements des données dans le datalake/datahub
• Optimiser les traitements des données dans le datalake/datahub  

Compétences attestées :

1. Savoir identifier la bonne infrastructure les différents types d'infrastructure Big Data et DataScience
2. Maîtriser le fonctionnement de l'écosystème Hadoop
3. Maîtriser le fonctionnement de l'écosystème Spark
4. Maîtriser le fonctionnement des bases de données NoSql
5. Maitriser le fonctionnement d'une infrastructure cloud majeure
6. Savoir programmer en Scala
7. Savoir programmer avec Hive
8. Savoir utiliser le logiciel Kafka
9. Connaitre les bases de programmation d'un ETL
10. Savoir utiliser le logiciel Nifi
11. Mettre en œuvre la mesure de la performance des traitements sur l'infrastructure cible
12. Savoir paralléliser les traitements sur infrastructure Spark
13. Pouvoir identifier les goulots d'étranglement et les traitements critiques
14. Savoir programmer en Scala avec Spark ML
15. Savoir programmer en PySpark avec Spark ML

Modalités d'évaluation :

Les modalités d’évaluation s’articulent autour d’exercices pratiques, d’un questionnaire à choix multiples et d’un projet opérationnel :

- Les compétences les plus conceptuelles et théoriques font l’objet uniquement de questionnaires à choix multiples ;

- Les compétences les plus pratiques font l’objet :

o d’exercices qui permettent de valider que l’apprenant sait les mettre en application. Ainsi, ces compétences sont évaluées à la fois par des questionnaires à choix multiples et des travaux pratiques ;

o d’un projet opérationnel permettant de mettre en pratique et d’articuler l’ensemble des compétences

Exercices pratiques

Les exercices pratiques sont réalisés pendant l’action de formation.

Le résultat attendu est la validation de la réalisation intégrale et complète de chaque exercice. 

Finir l’exercice pratique permet de valider que la compétence évaluée est acquise

Questionnaire à choix multiples

Les questions permettent à l’apprenant de valider qu’il a bien assimilé les compétences techniques.

Pour chaque question :

- 4 réponses possibles 

- 1 seule bonne réponse

Obtenir un score supérieur à la moyenne permet de valider que la compétence évaluée est acquise

Projet opérationnel 

Au début de la formation, les candidats recevront une information sur le projet à réaliser, la constitution des groupes et le planning de réalisation du projet. Le thème du projet sera communiqué pendant la formation lorsque les candidats auront abordé les compétences nécessaires à sa réalisation.