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Analyser les besoins et modéliser des systèmes d'information efficaces. Développer une expertise en gestion de projet et en management de SI. Renforcer les connaissances fondamentales en mathématiques, statistiques, et programmation. Maîtriser les techniques avancées d'analyse et de traitement des données. Créer des visualisations de données impactantes. Utiliser les outils DevOps pour l'optimisation des processus de développement. La formation vise l'acquisition du bloc BC04 " Piloter un projet de gestion de données massives " de la certification RNCP 37172 Data Engineer.
1- Analyse et Modélisation des Systèmes d'Information : Analyse fonctionnelle du besoin. Modélisation d'un système d'information décisionnel. La stratégie décisionnelle pour un data scientist. Modélisation des processus - BPMN. La Posture Professionnelle. Les bonnes pratiques d'une présentation professionnelle en réunion. 2 - Gestion de Projet et soft skills : Stratégie et management du SI. Fondamentaux de la gestion de projet et de l'agilité. Gestion des risques pour un projet d'architecture Big Data. Management d'équipe et gestion des conflits. Impact du GREEN IT. Cadre du RGPD. 3 - Fondamentaux en Mathématiques et Statistiques : Fondamentaux mathématiques et statistiques. Langage R : introduction et Analyse statistiques. 4 - Programmation et Développement Logiciel : Algorithmique et POO : introduction à la programmation et à la Conception orientée Objet avec JAVA. PYTHON : prise en main et programmation. PYTHON : introduction aux graphiques avec Matplotlib et Seaborn. Langage SQL : Base de données relationnelle. Linux : les fondamentaux. Les outils DevOps : GIT-Docker-Kubernetes-Jenkins. 5 - Data Science et Analyse de Données : Analyse des données. Data Mining avec Python. Renforcement learning, Deep Learning et Systèmes complexes. Introduction au Machine Learning. Machine Learning Avancé et Grands Volumes de données. Manipulation de données Massives avec PySpark. Principe de la DataViz : Power Bi et Tableau.
Coût de la formation : Consulter l'organisme
399 heures
À distance https://www.fitec.fr/formations/formation-data-scientist/
Niveau d’entrée : Bac+2;L acces a cette certification par la voie de la formation continue est ouvert aux conditions ci-dessous : - Etre titulaire d une certification professionnelle ou d un diplome de niveau 6 dans le domaine du management de projets, de l informatique ou du developpement et justifiant d au moins une annee d experience professionnelle dans ce secteur. - ou etre titulaire d une certification professionnelle ou d un diplome de niveau 5 dans le domaine du management de projets, de l informatique ou du developpement et justifiant d au moins trois ans d experience professionnelle dans ce secteur.. - Avoir une solide formation en mathematiques et statistiques. - Maitriser les langages de programmation comme Python. - Comprendre les bases de la science des donnees et du machine learning. - Avoir une experience avec des bases de donnees SQL et NoSQL. - Posseder des competences en visualisation de donnees. Les professionnels (salaries, chefs d entreprise, demandeurs d emploi, travailleurs independants) peuvent s inscrire dans une demarche de reconversion professionnelle, de perfectionnement en vue de trouver un emploi, et de renforcement ou d acquisition de nouvelles competences pour acceder a de nouvelles responsabilites dans leur poste ou le faire evoluer.;
Fitec
01 55 70 80 90
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