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Formation Big data CPF

Offre de Formation Big data éligible au CPF

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0 €

20000 €

Dans un rayon de

30km

10km

200km

Inférieur à 2 jours (14h)
2 jours à 2 semaines (14h à 70h)
2 semaines à 4 mois ( 70h à 560h)
Supérieur à 4 mois (supérieur à 560h)

Les formations professionnelles en Big data éligibles au CPF

Quelles sont les formations éligibles au CPF existantes ?

Le CPF (compte personnel de formation), financé par la Caisse des dépôts depuis le 1er janvier 2020, vous permet d'accumuler des heures de travail converties en euros pour accéder à de nombreuses formations visant à renforcer votre parcours professionnel. Vous avez la possibilité de suivre ces formations entièrement prises en charge, que ce soit pendant vos heures de travail ou en prenant un congé. Ce dispositif s'adresse aussi bien aux salariés du secteur public que privé. Les formations éligibles au CPF (compte personnel de formation) comprennent :

  • Les formations pour la validation des acquis de l'expérience (VAE).
  • Les formations diplômantes et certifiantes.
  • Les bilans de compétences.
  • Les formations destinées aux créateurs ou repreneurs d'entreprises.
  • La préparation à l'examen théorique du Code de la route et à l'épreuve pratique du permis de conduire pour les véhicules légers (permis B) et les véhicules lourds.

Parmi les formations éligibles en centre ou en e-learning, on retrouve également la formation Big Data. Le Big Data, ou datamasse, représente des ensembles de données de plus en plus massifs. Pour répondre à ce défi, des experts doivent développer des solutions informatiques de gestion de projet et d'analyse des données, ce que l'on appelle la Business Intelligence (BI). En France, notamment à Paris, de nombreuses écoles de commerce et écoles d'informatique proposent en fonction de votre niveau des formations spécialisées dans le Big Data pour répondre à la demande croissante des organisations. Ces formations peuvent être suivies en formation initiale, en alternance, ou même à distance, selon l'établissement.

Les modalités d’apprentissage pour se former à Big data grâce au CPF

Quelles sont les différentes modalités pour se former à Big data grâce à son CPF ?

Plusieurs opportunités de formation professionnelle en Big Data sont disponibles grâce au CPF (compte personnel de formation). Il est possible de devenir un Data Scientist compétent en suivant des formations universitaires au sein d’un établissement proposant des cursus certifiés. De plus, il est également possible de se former en e-learning grâce à des cours à distance. Il est important de choisir des organismes de formation offrant une solide maîtrise des techniques, des outils, des frameworks spécifiques et des langages de programmation associés au Big Data. Avant de se spécialiser dans le Big Data, il est recommandé de suivre des formations en informatique ou en systèmes d'information. De nombreuses entreprises optent aussi pour la formation interne en Big Data pour leurs collaborateurs, plutôt que de recourir à des prestataires externes. Elles mettent en place un projet de formation en interne pour renforcer les compétences de leurs ingénieurs, experts ou chefs de projet. Cette approche profite tant aux organisations qu'aux salariés, ces derniers ayant la possibilité de découvrir un nouvel emploi au sein de la même entreprise.

Où exercer après une formation en Big data grâce au CPF ?

Quels débouchés après une formation en Big data grâce au CPF ?

Après une formation en Big Data grâce au CPF (compte personnel de formation), de nombreuses opportunités d'emploi s'ouvrent dans le domaine de la Data Science :

  • Data analyst est spécialisé dans l'analyse de données, la création de systèmes automatisés pour extraire des informations de bases de données et la production de rapports et visualisations.
  • Data scientist va plus loin en utilisant le Machine Learning pour des analyses de données avancées et automatisées.
  • Data engineer joue un rôle essentiel en fournissant les données aux analystes et aux data scientists. Il met en place des systèmes pour acheminer les données depuis diverses sources vers les Data Warehouses et autres plateformes, en plus de préparer et transformer les données pour qu'elles soient adaptées à l'analyse.

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