Analyser les besoins en matière d'infrastructures de données adaptés au projet d'intelligence artificielle : - Introduction à l'intelligence artificielle et au traitement des données - Collecte et analyse des exigences du projet en matière d'infrastructure de données - Identification et évaluation des solutions de stockage de données (Hadoop, Spark, Cassandra, MongoDB, etc.) - Évaluation des technologies de traitement de données en temps réel et des techniques d'analyse de données (Apache Storm, Apache Flink, Apache Kafka, etc.) - Développement de plans de projet pour la mise en place de l'infrastructure de données Piloter le projet de développement de l'infrastructure de données massives : Élaboration de plans de projet pour la mise en place de l'infrastructure de données - Évaluation et sélection de technologies de traitement et de stockage de données (Hadoop, Spark, Cassandra, MongoDB, etc.) - Conception des architectures Big Data valorisant les données - Pilotage de la maintenance de l'architecture de données massives - Utilisation d'outils de gestion de projet et de collaboration Concevoir les architectures Big Data valorisant les données : - Techniques avancées de traitement de données en temps réel (Apache Storm, Apache Flink, Apache Kafka, etc.) - Introduction à Python et à l'écosystème Big Data - Traitement de données en utilisant des bibliothèques Python telles que Pandas et NumPy - Mise en oeuvre de la transformation de données à grande échelle à l'aide de PySpark - Création d'API Web pour l'interaction avec les données Piloter la maintenance de l'architecture de données massives : - Sécurité et confidentialité des données - Gestion de la qualité des données - Formation continue sur les technologies émergentes - Utilisation de bibliothèques d'apprentissage automatique telles que scikit-learn pour l'analyse et la prédiction de données - Stage pratique en entreprise pour appliquer les compétences acquises