Data engineer - BC05 Exploiter la donnee pour piloter l-activite de l-entreprise et creer de nouvelles opportunites
ENSUP
Non finançable CPF
Tout public
En ligne
Présentiel
Public admis
Salarié en poste
Demandeur d'emploi
Entreprise
Etudiant
Prix
6900 €
Durée
Nous contacter
Niveau visé
Niveau > BAC + 5
Localité
En ligne
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En présentiel
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Objectifs
C5.1 Recueillir les besoins des utilisateurs/décideurs par un processus de questionnement afin d'identifier les données internes à collecter et exploiter
C5-2 Identifier les données externes au moyen d'un système de veille afin de les intégrer ou de les croiser aux données internes.
C5-3 Collecter des données structurées, ou non structurées, en mobilisant des sources variées en prévision de leur stockage et de leur exploitation
C5-4 Stocker des données structurées, ou non structurées, dans une base de données, un data lake,ou un entrepôt de données, en garantissant leur sécurité afin de les mettre à disposition des différents utilisateurs/décideurs
C5-5 Extraire les données identifiées d'une base de données, d'un data lake ou d'un entrepôt de données,à l'aide d'outils adaptés afin de les mettre à disposition des différents utilisateurs/décideurs dans un format exploitable.
C5.6 Nettoyer les données contenues dans une base de données, un data lake, ou un entrepôt de données en s'assurant de leur qualité et de leur utilisabilité pour les restituer en un ensemble exploitable, homogène ou hétérogène.
C5.7 Créer des outils de pilotage accessibles (tableaux de bord automatisés) en identifiant les indicateurs clés pour permettre aux utilisateurs/décideurs de faire face aux évolutions de l'activité et prendre les décisions adaptées.
C5.8 Présenter le fonctionnement des outils de pilotage et les indicateurs clés identifiés, aux parties prenantes de façon accessible (datavisualisation) afin d'en obtenir la validation et l'appropriation
C5.9 Présenter et défendre ses recommandations en se basant sur l'analyse des informations issues des outils de pilotage, afin de permettre aux clients internes une prise de décision éclairée (data gouvernance) et de créer de nouvelles opportunités
C5-2 Identifier les données externes au moyen d'un système de veille afin de les intégrer ou de les croiser aux données internes.
C5-3 Collecter des données structurées, ou non structurées, en mobilisant des sources variées en prévision de leur stockage et de leur exploitation
C5-4 Stocker des données structurées, ou non structurées, dans une base de données, un data lake,ou un entrepôt de données, en garantissant leur sécurité afin de les mettre à disposition des différents utilisateurs/décideurs
C5-5 Extraire les données identifiées d'une base de données, d'un data lake ou d'un entrepôt de données,à l'aide d'outils adaptés afin de les mettre à disposition des différents utilisateurs/décideurs dans un format exploitable.
C5.6 Nettoyer les données contenues dans une base de données, un data lake, ou un entrepôt de données en s'assurant de leur qualité et de leur utilisabilité pour les restituer en un ensemble exploitable, homogène ou hétérogène.
C5.7 Créer des outils de pilotage accessibles (tableaux de bord automatisés) en identifiant les indicateurs clés pour permettre aux utilisateurs/décideurs de faire face aux évolutions de l'activité et prendre les décisions adaptées.
C5.8 Présenter le fonctionnement des outils de pilotage et les indicateurs clés identifiés, aux parties prenantes de façon accessible (datavisualisation) afin d'en obtenir la validation et l'appropriation
C5.9 Présenter et défendre ses recommandations en se basant sur l'analyse des informations issues des outils de pilotage, afin de permettre aux clients internes une prise de décision éclairée (data gouvernance) et de créer de nouvelles opportunités
Programme
- Analyse du besoin et rédaction du cahier des charges
- Python pour la data
- Python pour le Machine Learning
- Introduction à l'IA
- Statistiques
- Les outils de la data
- SQL et bases de données
- HBase et Hive
- Extraction, nettoyage et traitement des données (Kafka et spark)
- Data Mining
- Test de cohérence de données (sortie algorithmie ou sortie d'IA)
- Analyse de données pour le Business
- Tableau de Bord pour le BI (Power BI, Grafana,...)
- Visualisation de données et communication des résultats
- Python pour la data
- Python pour le Machine Learning
- Introduction à l'IA
- Statistiques
- Les outils de la data
- SQL et bases de données
- HBase et Hive
- Extraction, nettoyage et traitement des données (Kafka et spark)
- Data Mining
- Test de cohérence de données (sortie algorithmie ou sortie d'IA)
- Analyse de données pour le Business
- Tableau de Bord pour le BI (Power BI, Grafana,...)
- Visualisation de données et communication des résultats
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