Data engineer

* Pour accéder au dispositif menant à la certification, le candidat qui veut entrer en 1ère année doit justifier d’un diplôme ou titre RNCP de niveau 6 ou de la validation de 180 crédits ECTS. Les candidats doivent aussi avoir la compréhension des langages SQL, Python et le système Linux et connaître le métier visé par le projet professionnel. Ces notions sont évaluées via un test de positionnement en amont de l’entrée en formation. * Pour accéder au dispositif de la certification en admission parallèle (en seconde année) , le candidat doit justifier la validation d’un titre ou diplôme de "niveau M1" à dominante informatique et/ou validation de 240 ECTS dans la même famille de formation ayant des blocs de compétences comparables. Les candidats doivent aussi démontrer : Maitrise de Python, SQL, Notions Linux, bonnes notions en Machine Learning, structuration et stockage des grands volumes de données, notions Spark . Ces notions sont évaluées via un test de positionnement en amont de l’entrée en formation.

Les technologies liées au Big Data connaissent une ascension fulgurante, entraînant dans leur sillage une croissance notable des opportunités d'emploi. Les organisations, indépendamment de leur envergure ou secteur d'activité, requièrent une infrastructure informatique robuste pour la gestion optimale de leurs données. Dans ce contexte, le rôle du Data Engineer est fondamental. Le Data Engineer est le maître d'œuvre de la conception et du déve...

Data Engineer - Ingénieur data / big data - Développeur data - Machine learning engineer - Ingénieur en développement big data

Secteurs d'activités : un Data Engineer peut travailler dans une variété de secteurs d'activités en raison de l'importance croissante des données. Les compétences des Data Engineer sont ainsi applicables dans pratiquement tous les secteurs d'activité à mesure que les organisations cherchent à tirer de la valeur de leurs données. Les secteurs dans lesquels les Data Engineer sont particulièrement demandés : technologie et informatique, finance et assurance, santé, commerce, industrie, énergies, transport et logistique, médias. Contexte de travail : le Data Engineer peut exercer au sein de diverses structures : entreprises utilisatrices, services de conseils, organismes publics, ou encore chez des constructeurs informatiques. La taille de l'entreprise peut varier d'une PME à un grand groupe, et le professionnel peut également opter pour une activité indépendante, intervenant sur des projets de plusieurs clients différents . Le Data Engineer collabore avec les autres métiers de la donnée, notamment avec le Data Scientist, le Data Analyst ou encore le Data Manager. Il a une très grande responsabilité pour assurer que le Data Scientist et le Data Analyst travaillent dans de bonnes conditions. Il est notamment nécessaire que les données soient structurées, sécurisées et de bonne qualité pour que les modèles de Machine Learning fonctionnent correctement. Il est à nouveau indispensable au Data Scientist lorsqu’il s’agit de mettre en production les modèles prédictifs, une technique que les Data Scientists ne maîtrisent généralement pas. Le Data Engineer est donc un métier au cœur des différents enjeux de la Data, et il est d’autant plus nécessaire que les bases de données deviennent massives. Ses missions deviennent donc plus complexes, et les autres métiers de la Data sont obligés de les lui déléguer.