RNCP37763RNCPNiveau 7InactiveCadre européen · Niv. 7· Publiée

Expert infrastructure et traitement des données massives

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Fiche & référentiel officiels

Niveau: Niveau 7
Date d'effet: —
Fin d'enregistrement: 19/07/2026
Délivrable jusqu'au: 19/07/2030
Certificateurs: 3 +2 part.

Financement

Éligible CPF

Non (titre inactif)

Une certification active au RNCP / RS est mobilisable au Compte Personnel de Formation.

Prise en charge apprentissage (NPEC)

Donnée non disponible

Aucun niveau de prise en charge publié pour ce code dans le référentiel NPEC.

Voies d'accès

Après un parcours de formation sous statut d'élève ou d'étudiant
En contrat d'apprentissage
Après un parcours de formation continue
En contrat de professionnalisation
Par expérience (VAE)

Certificateurs (3)

Organisme	SIRET
AIVANCITY	88343992900067
AIVANCITY NICE COTE D'AZUR	88343992900034
AIVANCITYHabilitation inactive	88343992900026

+ 2 organismes partenaires habilités à préparer / délivrer.

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Blocs de compétences (4)

RNCP37763BC01Définir les usages et les applications du Big Data dans les organisations en intégrant les considérations juridiques et éthiques liées aux données

Identifier les méthodes et les technologies relatives à l’utilisation des données massives dans les organisations en s’appuyant sur l’étude des pratiques existantes de Big Data pour répondre à une problématique métier. Analyser les usages et enjeux du Big Data dans les organisations en s’appuyant sur un système de veille technologique et économique afin de détecter les opportunités de projets data au sein de l’organisation. Appliquer les méthodes et les outils liés au masquage et à l’intégrité des données ainsi que les règles d’accessibilité numérique en s’appuyant sur la réglementation en vigueur et les référentiels éthiques existants afin d’éviter les dérives potentielles. Analyser les risques juridiques et éthiques liés à la gestion des données en s’appuyant sur la réglementation en vigueur et les référentiels éthiques applicables au contexte spécifique de l’organisation afin de contribuer à la mise en œuvre d’une politique de protection de données efficace.

Modalités d'évaluation : Etude de cas : A partir d’une documentation complète présentant un cas d’usage du Big Data dans une organisation mise à disposition par l’organisme de formation, le candidat doit identifier les technologies et méthodes de Big Data en lien avec une problématique métier. Le candidat doit ensuite proposer les technologies et les méthodes adaptées à l’utilisation optimale du Big Data dans l’organisation. Etude de cas : A partir d’une étude de cas d’une organisation détaillant ses objectifs stratégiques, son secteur d’activité et ses enjeux futurs, le candidat doit identifier les possibles usages du Big Data au sein de l’organisation. En s’appuyant sur la réalisation d’une veille de l’écosystème, il propose différentes options pour l’usage de la Data au sein de l’organisation. Etude de cas pratique : A partir d’un cas de création ou de développement d’un projet Data en entreprise, le candidat devra cerner et identifier les problématiques potentielles liées à la sécurisation et la protection des données personnelles. Ensuite, le candidat doit proposer des méthodes et des outils adéquats à la réglementation en vigueur pour une meilleure protection des données. Etude de cas pratique : A partir d’une étude de cas d’une organisation détaillant son activité, ses données collectées et utilisées et ses systèmes et moyens techniques et informatiques, le candidat devra réaliser une analyse complète des risques juridiques et éthiques liés à la gestion des données.

Nomenclatures

NSF

326 · Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission

ROME

M1805 · Études et développement informatique
M1806 · Conseil et maîtrise d'ouvrage en systèmes d'information

Formacode

31025 · Analyse de données
31036 · Administration base de données
31009 · Architecture système information

Objectifs et contexte

La certification vise prépare au métier d'Expert infrastructure et traitement des données massives, et répond à un besoin grandissant des entreprises en France et à travers le monde. En effet, l’explosion des données est le socle sur lequel s’appuie la transformation digitale de l’économie et des services au niveau mondial. Elle constitue un bouleversement majeur de ce siècle. Mais une mauvaise prise en compte des données est généralement considérée comme l’une des raisons majeures de l’échec des projets en Intelligence artificielle. L’importance de former des spécialistes de la donnée est attestée par le marché au niveau mondial où l’offre pour ce métier est particulièrement élevée. En France la demande en Experts Data a augmenté de 76% entre 2017 et 2019, et sur l’ensemble des métiers de la donnée, les experts infrastructure et traitement Big Data concentraient en 2019 près de 27 % des offres d’emplois. Dans ce contexte, cette certification vise non seulement à maitriser tout le cycle de l’ingénierie des données (acquisition, architecture, conservation, nettoyage, tri, structuration, sécurisation et analyse), en utilisant les meilleures technologies, mais aussi à comprendre leurs enjeux dans les organisations (aide à la prise de décision, business models de la donnée, relation clients/usagers, compréhension des processus métiers…) ainsi que leurs implications juridiques, éthiques et sociétales (Gouvernance des données, respect des données personnelles, neutralité, biais, équité, diversité, transparence…).

Activités visées

Identification des méthodes et usages dans le domaine des données massives (Big Data) appliquée à l’organisation Intégration des considérations éthiques et juridiques et d'accessibilité numérique en lien avec l’utilisation des données massives dans les organisations Conception et gestion des entrepôts de données Extraction, transformation et chargement des données structurées, semi-structurées et non structurées provenant de multiples sources Traitement et adaptation des divers flux de données Préparation et exportation des données Analyse et traitement des données massives Analyse des besoins du projet data Mise en œuvre et suivi de l’ensemble du processus de développement du projet Big Data

Compétences attestées

Identifier les méthodes et les technologies relatives à l’utilisation des données massives dans les organisations en s’appuyant sur l’étude des pratiques existantes de Big Data pour répondre à une problématique métier. Analyser les usages et enjeux du Big Data dans les organisations en s’appuyant sur un système de veille technologique et économique afin de détecter les opportunités de projets data au sein de l’organisation. Appliquer les méthodes et les outils liés au masquage et à l’intégrité des données, ainsi que les règles d’accessibilité numérique, en s’appuyant sur la réglementation en vigueur et les référentiels éthiques existants afin d’éviter les dérives potentielles. Analyser les risques juridiques et éthiques liés à la gestion des données en s’appuyant sur la réglementation en vigueur et les référentiels éthiques applicables au contexte spécifique de l’organisation afin de contribuer à la mise en œuvre d’une politique de protection de données efficace. Concevoir et déployer des entrepôts de données en s’appuyant sur les outils et les technologies appropriés tout en considérant les ressources et les contraintes relatives à l’activité de l’entreprise et ses besoins métiers pour stocker des bases de données relationnelles ou non relationnelles. Administrer et gérer les entrepôts des données en utilisant les technologies des données massives et les outils du Cloud appropriés pour exploiter efficacement les données répondant aux problématiques métier de l’organisation. Extraire, transformer et charger différentes sortes de données en lien avec les besoins métiers en s’appuyant sur la technologie ETL afin d’effectuer des synchronisations de vastes ensembles de données vers l’entrepôt de données dans le respect des contraintes légales et les valeurs de responsabilité et d’éthique. Créer et gérer des pipelines de données issues de sources hétérogènes, internes et externes à l'entreprise et ceci de façon sécurisée afin de les exploiter et de les stocker. Sélectionner et mettre en place les outils de traitement des flux de données en fonction de la complexité, des catégories et de la qualité de données afin d’optimiser la collecte et la gestion des flux de données. Adapter le volume et la vitesse des différents flux de données conformément aux contraintes de performance technique prévues et des données exploitées pour répondre aux besoins métiers. Analyser et prétraiter des données structurées, semi-structurées et non structurées en s’appuyant sur le nettoyage des données réalisé, afin de fournir aux spécialistes de la science des données les données adéquates à analyser, dans le respect des contraintes légales et les valeurs de responsabilité et d’éthique. Réaliser une réduction de la dimensionnalité des données de grandes dimensions en utilisant des méthodes d’optimisation des temps de calcul afin d’avoir une meilleure modélisation des données. Réaliser une analyse exploratoire en s’appuyant sur des solutions de visualisation de données afin de représenter graphiquement les données d'une manière claire et pertinente et tout en prenant en compte les règles d’accessibilité. Améliorer les performances du traitement des données de manière simultanée en s’appuyant sur les outils d’optimisation afin de permettre une analyse adéquate des données massives. Analyser et modéliser des volumes importants de données en s’appuyant sur les outils analytiques et de programmation appropriés afin d’extraire des informations opérationnelles pour la prise de décision et répondant aux enjeux métiers. Analyser le besoin du projet data défini par l’entreprise en utilisant les données disponibles et les technologies Big Data existantes afin de proposer une méthode de conduite de projet adaptée dans le respect des contraintes légales et les valeurs de responsabilité et d’éthique. Définir les spécifications fonctionnelles et techniques du projet en s’appuyant sur des méthodes et des outils adaptés au contexte de l’entreprise et à la nature du projet afin d’assurer sa conduite dans le respect des délais et des contraintes techniques et financières. Définir le plan de transition/renforcement de la stratégie data de l'entreprise, en identifiant les métiers concernés et en définissant les différents jalons et indicateurs qui permettent une mise en œuvre réussi du projet par les différents acteurs et utilisateurs. Déployer un projet Big Data en assurant une communication et une supervision permanentes entre les développeurs et les opérations tout au long du cycle de vie du projet afin d’accélérer la mise en production dans le respect des contraintes légales et les valeurs de responsabilité et d’éthique. Piloter une équipe projet avec des groupes de travail interdisciplinaires et aider les acteurs impliqués dans le projet Big Data dans l’appropriation de la solution en aidant à son intégration dans leurs pratiques métiers afin d’accompagner le changement des pratiques.

Titres proches

Repérés par proximité sémantique. Utile pour situer votre offre, vos concurrents et d'éventuelles passerelles.

Source : répertoires nationaux France Compétences (open data data.gouv.fr), schéma v4.1. Adéqua restitue la donnée telle qu'enregistrée ; il n'est pas un service public et n'emporte aucun agrément.

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RNCP37763BC01Définir les usages et les applications du Big Data dans les organisations en intégrant les considérations juridiques et éthiques liées aux données

Identifier les méthodes et les technologies relatives à l’utilisation des données massives dans les organisations en s’appuyant sur l’étude des pratiques existantes de Big Data pour répondre à une problématique métier. Analyser les usages et enjeux du Big Data dans les organisations en s’appuyant sur un système de veille technologique et économique afin de détecter les opportunités de projets data au sein de l’organisation. Appliquer les méthodes et les outils liés au masquage et à l’intégrité des données ainsi que les règles d’accessibilité numérique en s’appuyant sur la réglementation en vigueur et les référentiels éthiques existants afin d’éviter les dérives potentielles. Analyser les risques juridiques et éthiques liés à la gestion des données en s’appuyant sur la réglementation en vigueur et les référentiels éthiques applicables au contexte spécifique de l’organisation afin de contribuer à la mise en œuvre d’une politique de protection de données efficace.

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