DataScientest propose une formation complète afin de gérer l'architecture de la donnée et mettre en production les modèles conçus par le data scientist.

Divisé en 7 unités, le cursus de Data Engineer, accessible en format intensif de 11 semaines ou continu de 9 mois, saura apporter toutes les connaissances et compétences nécessaires :
I. Programmation

• Bash
• Python & Python orientée objet
• 
  II. Base de données
  
• SQL
• MongoDB
• Elasticsearch
• Neo4j
• 
  III. Data Science
  
• Statistiques
• Machine Learning
• DataViz avec Matplotlib
• 
  IV. Big Data Volume
  
• Handoop and Hive
• Hbase
• Spark
• 
  V. CI/CD
  
• Git
• Github
• Quality Assurance
• 
  VI. Big Data / Database
  
• Architecture de streaming
• Kafka
• Spark Streaming
• 
  VII. Automatisation et déploiement
  
• APIs
• Airflow
• Docker
• Kubernetes
• 
  
  

DataScientest propose une formation complète afin de gérer l'architecture de la donnée et mettre en production les modèles conçus par le data scientist et ainsi déployer une solution d'intelligence artificielle.

Pour mener à bien cette activité, il est nécessaire d'acquérir des compétences spécifiques en génie informatique et en statistique et de développer des compétences permettant de prévenir les risques en matière de cybersécurité, d'intrusion dans l'architecture technique, mais également de contrôler le respect de la règlementation et de présenter des enjeux technologiques de la solution développée auprès de publics non spécialistes de l'IA.

Validation du parcours :

• La validation des examens conduit à l'obtention du bloc de compétences 4 (BC04) de la certification "développer une solution d'intelligence artificielle" RNCP36129
• L'obtention du bloc de compétences visé est conditionnée par la validation d'1 mise en situation professionnelle