Après avoir été déployé en septembre 2018 à Casablanca en partenariat avec Africa Data Lab (lien sur le site), en réponse aux besoins du marché marocain en experts de la data, l’UTT propose un programme certifiant sur le marché français à compter de septembre 2019.
Le Certificat Big Data Engineer répond aux besoins des entreprises et des administrations publiques qui doivent faire face aux défis émergeants créés par les grandes masses de données et la gestion de projets complexes de collecte, d’entreposage et de valorisation de ces données.
Objectifs pédagogiques
Ce programme certifiant s’adresse à tout public
salarié, demandeur d’emploi ou en reconversion professionnelle, titulaire d’un diplôme Bac+3 ou équivalent avec expérience professionnelle, et souhaitant acquérir des compétences dans le Big Data. Certaines compétences techniques sont pré-requises (pratique d’un langage de programmation objet, bases en statistiques et probabilités, connaissances en réseaux informatiques et en base de données).
Les ingénieurs d’études, consultants en business intelligence & SI, développeurs ou encore statisticiens, data scientists et data analysts développeront au travers de cette formation les compétences qui leur permettront de :
- comprendre les enjeux et les règles de gouvernance des projets Big Data,
- identifier et dimensionner les outils pour la conception d’architecture Big Data,
- maîtriser les outils de l’écosystème des architectures distribuées en batch et en temps réel,
- développer des applications de collecte, déployer les algorithmes et les solutions de visualisation des données.
Objectifs professionnels
L’exploitation des grandes masses de données devient un outil incontournable de la stratégie des entreprises. En conséquence, le métier de technicien d’exploitation Big Data (Big Data Engineer) se développe et est très demandé. Le Big data engineer accompagne les Architectes Big Data dans le dimensionnement et le déploiement des infrastructures et environnements applicatifs nécessaires aux traitements, et met en œuvre les algorithmes définis par les Data Scientists. Il administre les systèmes en production en veillant à leur approvisionnement en données, leur optimisation et leur évolution (scalabilité, passage à l’échelle, maintenance) afin de garantir la qualité de la chaîne de valorisation mise en place pour les analyses et la décision. Il veille à faire évoluer les systèmes afin qu’ils soient en adéquation avec la croissance de l’entreprise et sa stratégie.