Expert en ingénierie des données

RNCP42157BC01Elaborer et concevoir l’architecture des systèmes de données

• Diagnostiquer les besoins « Data » des directions métiers de l’organisation, en réalisant des enquêtes ou interviews et en analysant la structure de l’organisation et ses implications sur la circulation des données, afin de concevoir la/les plateformes de données adaptées aux besoins et attentes des directions métiers et de formaliser les éventuelles contraintes associées (organisationnelles, techniques, budgétaires, réglementaires, …). Concevoir une architecture hybride de collecte et de restitution des données, en identifiant les sources de données appropriées, en structurant, schématisant et en documentant les processus de transformation et de chargement, afin d’en garantir la fiabilité et l’évolutivité de l’architecture. Concevoir des modèles de données, en identifiant les entités et leurs relations, en définissant les attributs et les types de données, et en appliquant les règles de normalisation, afin de garantir l'intégrité, la cohérence et l'efficacité des systèmes d'information (SI) et des usages analytiques. Concevoir un Data Lake en intégrant des solutions de stockage évolutives, responsables, éco-responsables et sécurisées, et en mettant en place des pipelines d’ingestion et de traitement des données massives, afin de rendre accessibles et interopérables des volumes importants de données hétérogènes, et de permettre des analyses avancées exploitable par différents services de l'organisation. Elaborer des plans de migration de données, en s’appuyant sur une analyse approfondie des environnements sources et cibles, en définissant une stratégie de migration adaptée aux contraintes techniques, organisationnelles et réglementaires et en mobilisant des solutions d’automatisation, afin de garantir l’intégrité des données. Superviser les dispositifs de sécurité des données conformément aux orientations définies par le RSSI, en intégrant des protocoles de chiffrement adaptés à la sensibilité des données et aux exigences réglementaires, et des mécanismes avancés d

Évaluation : Mise en situation professionnelle reconstituée Conception d’une architecture de système de données sur la base d’un cahier des charges issu d’un cas réel ou fictif. Phase 1 : Préparation de la conception de l’architecture Préparation tutorée par groupe de projet. Phase 2 : Production écrite en groupe de projet Le candidat devra produire un dossier rédigé comprenant : * Une évaluation documentée des besoins data de l’organisation ; * La présentation de l’architecture de collecte et de restitution des données ; * La présentation des modèles de données conçus ; * La description argumentée du Data Lake créé ; * La présentation du plan de migration proposé ; * La description des actions de sécurisation et de mise en conformité réalisées. Phase 3 : Présentation orale de la production Soutenance orale en groupe de projet sous forme d’une démonstration technique avec questionnement individuel par le jury. Évaluation des compétences C1 à C9.

RNCP42157BC02Superviser le développement et l’automatisation des flux de données

• Concevoir des pipelines ETL robustes, en modélisant les flux de données, en utilisant des outils d'orchestration et des technologies de traitement par lots ou en temps réel, afin d'assurer la cohérence et la disponibilité des données pour les analyses et les processus métiers. Implémenter un pipeline de traitement de données, en intégrant des outils de collecte et de transformation par lot ou en streaming, en configurant des systèmes d'ingestion pour les données structurées et non structurées, afin d'assurer l'efficacité, la sécurité et la scalabilité des flux de données conformément à l'architecture définie. Optimiser les performances des pipelines de données, en identifiant les goulots d'étranglement et en implémentant des solutions techniques telles que la parallélisation des tâches, l'optimisation des requêtes SQL et l'utilisation de technologies de traitement distribué, afin de garantir l'efficacité, la scalabilité et la réactivité des processus de traitement des données. Développer des tests de surveillance des pipelines de données, en identifiant les points de contrôle stratégiques et en déployant des outils de monitoring automatisés, afin de garantir l'intégrité et la traçabilité des données tout au long du cycle de vie des pipelines. Configurer des pipelines MLOps en intégrant des outils d'automatisation et en paramétrant les environnements de déploiement, afin d'assurer la mise en production fiable, reproductible et scalable des modèles d’IA. Concevoir une architecture de migration inter-systèmes et multi-environnements, en utilisant un outil de gestion des données adapté aux besoins spécifiques du projet, afin de garantir l’intégration harmonieuse de données hétérogènes et l'interopérabilité optimale des différentes sources de données. Elaborer des architectures de traitement des données en temps réel, en intégrant des technologies de streaming et en configurant des pipelines de données, afin de garantir la réactivité, la scalabilité et la robustesse des

Évaluation : Mise en situation professionnelle reconstituée Construction de l’infrastructure d’une plateforme Big Data sécurisée sur la base d’un cahier des charges issu d’un cas réel ou fictif. Phase 1 : Préparation de la construction de l’infrastructure d’une plateforme Big Data Préparation tutorée par groupe de projet. Phase 2 : Production écrite en groupe de projet Le candidat devra produire un dossier rédigé comprenant : * Une présentation complète des pipeline ETL et des traitements de données développés ; * Une description argumentée des tests et contrôles de performance réalisés ; * Une présentation détaillée des sources de données utilisées (sources, typologie, usages, …) ; * Une présentation de l’architecture conçue. Phase 3 : Présentation de la production Soutenance orale en groupe projet sous forme d’une démonstration technique avec questionnement individuel par le jury. Évaluation des compétences C10 à C19.

RNCP42157BC03Piloter et optimiser les infrastructures de stockage et de traitement des données

• Concevoir une architecture de stockage intégrant des systèmes de gestion de bases de données optimisés au regard des besoins du projet, en respectant les normes de sécurité définies, et en utilisant des techniques de nettoyage et d’amélioration des données, afin de faciliter l’exploitation, l’analyse et la valorisation des données. Déployer une architecture de stockage distribuée, en configurant et en administrant des clusters de nœuds et en optimisant les ressources matérielles et logicielles, afin de garantir la continuité de service dans un environnement distribué. Optimiser la configuration de la plateforme de stockage de données, en ajustant les paramètres de performance, en dimensionnant la capacité de stockage et en maximisant la bande passante, afin de garantir une disponibilité et une efficacité optimales des ressources pour les utilisateurs. Mettre en place un système d'auto scaling des ressources en configurant des outils de surveillance et des algorithmes d'optimisation afin d'anticiper les montées en charge. Assurer la maintenance et la mise à jour des infrastructures de stockage et de traitement des données, en utilisant des outils de monitoring et de diagnostic, en appliquant les correctifs et les mises à jour nécessaires, afin de soutenir durablement les besoins métiers et techniques de l’organisation, tout en optimisant l’efficacité énergétique et en réduisant l’empreinte environnementale des infrastructures. Analyser les coûts et les performances de stockage des données, en utilisant des outils de monitoring, des indicateurs clés de performance et en tenant compte des licences, des supports et de l'évolutivité, afin de garantir la pérennité de la solution de stockage des données. Déployer des infrastructures de cloud computing, en configurant les environnements de calcul et de stockage, en utilisant des outils de gestion et d'orchestration, afin de répondre aux impératifs de performance des environnements cloud de l’organisation. Développer des scr

Évaluation : Mise en situation professionnelle reconstituée Administration et supervision d’une plateforme Big Data sécurisée sur la base d’un cahier des charges issu d’un cas réel ou fictif. Phase 1 : Préparation de l’administration de la plateforme Big Data Préparation tutorée par groupe de projet. Phase 2 : Production écrite en groupe de projet. Le candidat devra produire un dossier rédigé comprenant : * Une présentation complète de l’architecture de stockage conçue incluant les optimisations réalisées, les tests réalisés et outils de surveillance mis en place ; * Un rapport d’analyse des coûts et de la performance du système de stockage de données incluant une analyse de l’impact environnemental ; * Une présentation des solutions cloud et d’automatisation mises en place ; * Une présentation argumentée des recommandations formulées. Phase 3 : Présentation de la production Soutenance orale en groupe de projet sous forme d’une démonstration technique avec questionnement individuel par le jury. Évaluation des compétences C20 à C29.

RNCP42157BC04Manager des projets stratégiques en lien avec la gouvernance des données

• Planifier le projet de développement de plateforme Big Data, en s’appuyant sur les besoins utilisateurs collectés et en répartissant les activités en fonction des ressources humaines, techniques et financières, afin d’identifier l’ensemble des étapes de réalisation et d’organiser le projet en tâches et livrables. Gérer un projet, en utilisant les méthodes agiles et outils adaptés, dans le but d’optimiser les délais de livraison et d’assurer la bonne exécution du projet de solution Big Data. Réaliser le reporting du projet auprès du commanditaire, en élaborant des tableaux de bord de suivi des performances, dans le but d’analyser l’utilisation des ressources à chaque étape, d’anticiper et de corriger les écarts en temps réel et de limiter les contraintes et les retards dans l’exécution du projet. Piloter les prestataires extérieurs gérant les ressources informatiques du SI existant (listées dans la cartographie établie), en présentant le projet, les rôles et objectifs de l’ensemble des parties prenantes et en s’assurant de la pertinence des contrats existants, afin d’identifier les KPI, de calibrer le suivi et de sécuriser la mise en œuvre technique. Conduire l’équipe projet, en favorisant l’inclusion des personnes en situation de handicap et en adaptant les conditions de travail face aux contraintes de temps et aux incertitudes, afin de renforcer la motivation, la résilience et l’équilibre entre vie professionnelle et personnelle. Mettre en œuvre un processus de communication inclusif régulier au sein de l’équipe, en adaptant les modes de communication selon le contexte, les cultures et la langue des collaborateurs, afin de synchroniser les activités quotidiennes et de garantir l’intégration de tous les membres de l’équipe. Proposer des solutions innovantes, en organisant des séances de brainstorming, en recueillant des retours réguliers et en encourageant l’autonomie ou la prise d’initiative, afin de favoriser les interactions au sein de l’équipe, de maintenir une

Évaluation : Mise en situation professionnelle reconstituée Gestion d’un projet de gouvernance des données stratégiques en lien avec la gouvernance des données Phase 1 : Préparation et cadrage du projet Dossier écrit en groupe de projet. A partir d’un cas précisant les éléments de contexte, le candidat devra fournir les éléments suivants : * La planification du projet ; * Une présentation détaillée et argumentée de la méthodologie choisie et ses modalités de mise en œuvre ; * Les outils de suivi de projet permettant de piloter les indicateurs définis ; * Des tableaux de bord de suivi ; * Une présentation de l’équipe projet ; * Une présentation des outils de communication mis en place ; * Une proposition de solutions innovantes pour des situations de rencontres et d’échanges ; * Une présentation des outils collaboratifs choisis ; * Des ordres du jour de réunion d’animation de l’équipe projet ; * La présentation d’une stratégie d’organisation du partage d’informations en utilisant des outils numériques. Phase 2 : Présentation de la production Le dossier écrit sera présenté à l’oral en groupe de projet avec questionnement individuel par le jury. Évaluation des compétences C30 à C37.

RNCP42157BC05Définir une stratégie de valorisation de la donnée

• Analyser la stratégie de gouvernance des données de l’organisation et son fonctionnement interne, en mobilisant des outils de diagnostic, des indicateurs de performance et des techniques d’analyse exploratoire des données, afin de produire un diagnostic du système de gouvernance des données et de formuler des recommandations stratégiques adaptées. Analyser les sources de données et les traitements associés, en mobilisant des outils de profilage, de nettoyage, de data science et de visualisation, afin d’évaluer la complétude, la cohérence, et la conformité des données, et de produire un rapport d’audit détaillé. Cartographier les flux, les sources, les zones critiques et les données sensibles, à l’aide d’outils de data visualisation et d’analyse des risques liés à la gestion et à l’exploitation des données, afin d’évaluer le patrimoine Data de l’organisation, d’identifier les risques et de proposer des mesures correctives ou préventives adaptées. Élaborer un cadre de gouvernance durable des infrastructures de données, en définissant les règles de gestion des données de référence et en mettant en place des processus de validation et de contrôle de qualité afin d’assurer la pérennité des infrastructures de données, de garantir la cohérence et la qualité des informations utilisées par l’organisation et de soutenir une exploitation optimale et sécurisée du patrimoine Data. Élaborer des indicateurs de performance Green IT, en analysant les impacts environnementaux et sociaux des ressources informatiques, en utilisant des outils de mesure et des méthodologies adaptés, afin de favoriser une utilisation responsable et durable des ressources numériques et de soutenir la performance globale de l’organisation dans sa transition écologique. Élaborer une stratégie Big Data alignée sur les objectifs de l’organisation, en collaboration avec la DSI et en définissant les orientations en matière de gouvernance des données, d’intégration des analyses dans les processus décisionnels et

Évaluation : Mise en situation professionnelle reconstituée Élaboration d’une stratégie Big Data à partir d’une situation réelle ou reconstituée proposée par le certificateur Phase 1 : Préparation de la stratégie Big Data Préparation tutorée en groupe de projet. Phase 2 : Rédaction du dossier Production écrite en groupe de projet. Le candidat devra produire un dossier rédigé comprenant : * Un rapport d’audit des données de l’organisation ; * Une présentation de la stratégie Big Data et de la stratégie de valorisation des données est proposée et les indicateurs et outils de pilotage associés ; * Un support de formation permettant la prise en main des outils d’analyse de données. Phase 3 : Présentation de la production Soutenance orale sous forme d’une démonstration technique devant un jury de professionnel avec questionnement individuel par le jury. Évaluation des compétences C38 à C45.