Mastère 2 Data Engineer chez Capgemini
en Alternance
L’école PMN – Passerelle des Métiers du Numérique – Groupe FITEC, en partenariat avec Capgemini, vous propose une formation en alternance (Bac+5- équivalent Niveau7) certifiante en 15 mois afin d’intégrer un poste de Data Engineer, financée par l’entreprise et son OPCO.
Déroulement
Formation
15 mois soit 600 heures de formation
Période d’application et pratique
3 semaines par mois en entreprise (alternance)
Certifications
Les + de la formation
- Une formation dispensée par des experts
- Acquisition de compétences extrêmement recherchées
- Obtention de 2 certifications reconnues par les professionnels
- ALTERNANCE EN ENTREPRISE RÉALISÉE CHEZ CAPGEMINI, UN LEADER DU MARCHÉ
- Titre certifié Data Engineer inscrit au RNCP au niveau 7, codes NSF 326, 326p, 326t, par décision du 14/12/2022, Fiche RNCP37172. Certification professionnelle accessible par la VAE
Le programme est constitué de modules de formation au métier de Data Engineer en Visio, présentiel ou hybride, comportant des apports théoriques, des études de cas, des projets de mise en situation et de certifications officielles Big Data et Scrum Master.
Nos intervenants sont des Développeurs de haut niveau et des experts Big Data des métiers du développement informatique.
| Module de formation |
|---|
| Introduction au métier de Data Engineer |
| Gestion de projet : fondamentaux, composantes et RGPD |
| Management de projet AGILE, certification PSM I |
| Management du SI |
| Gestion des risques |
| Conduite du changement d’un projet informatique |
| Management d'équipe (Gestion des ressources humaines, communication interne) |
| Fondamentaux du Langage Java |
| Scripting Shell Unix/Linux |
| Prise en main des outils DevOps : GIT-Docker-Kubernetes-Jenkins |
| Programmation en langage Python |
| Programmation fonctionnelle avec Scala |
| Bases de données NoSQL MongoDB |
| Ecosystème HADOOP 2 : architecture, outils et langages (Hbase/Hive/YARN) |
| Déployer et administrer CLOUDERA |
| Le Framework Apache SPARK |
| Data Ingestion avec Talend DI |
| Applications Statistiques et Data Mining avec le langage R |
| Machine Learning avec LIB Spark |
| Streaming avec KAFKA |
| Scrapping de données avec Python |
| Gestion des flux avec Hadoop NIFI |
| Indexation des données Elastic Search / Cassandra - Kibana |
| Cloud Computing – Google Cloud Platform |
| Traitement de la Data en Cloud Computing avec Microsoft Azure |
| Data Visualization avec Power BI |
| Explorer des données avec Snowflake et Denodo |
| Projet Big Data - Mise en situation professionnelle |
| Certification RNCP |
Rythme de l’alternance : 1 semaine en cours / 3 semaines en entreprise
Modalités d’évaluation : contrôle continu et épreuves de certification
Découvrez les détails de la certification professionnelle visée : RNCP37172 Niveau 7 -Data Engineer
*Ce programme est prévisionnel et il est susceptible d’être modifié ou adapté.
La Passerelle des Métiers du Numérique – Groupe FITEC, vous propose une Mastère 2 diplômant et certifiant afin d’intégrer un poste de Data Engineer, financé par l’entreprise Capgemini et son Opco.
FINANCEMENT PAR L’ENTREPRISE D’ACCUEIL
Financement de l’action de formation par l’organisme financeur de l’entreprise où s’effectue l’alternance du stagiaire.
L’alternant perçois une rémunération contractuelle durant sa formation.
Proposer aux entreprises qui recrutent, des candidats qui possèdent une formation et/ou une expérience métier, que La Passerelle des Métiers du Numérique formera et certifiera sur les technologies et les compétences en Data Engineering pour les rendre pleinement opérationnels et efficaces.
Cette formation conduisant à de réelles opportunités professionnelles s’adresse à des étudiants et jeunes diplômés.
Formation également accessible dans le cadre d’une VAE (Validation des acquis de l’expérience).
Pour tous besoins spécifiques liés à une situation de handicap ou besoins en compensation, nous vous invitons à contacter notre référente handicap pour étudier la faisabilité de votre projet de formation :
Mme BOURG Sandrine referenthandicap@groupefitec.fr
Nos salles de formation sont accessibles aux personnes à mobilité réduite.
Pour intégrer le Mastère 2 Data Engineer, vous êtes aujourd’hui :
- Titulaire d’un diplôme Bac+4 validé (minimum) ou Bac+5 ou d’un titre RNCP de Niveau 6 en informatique ou filières scientifique.
- Rigoureux, créatif, vous avez un sens aigu du service client,
- Vous êtes mobile, dynamique et capable de vous adapter rapidement,
- Vous avez des compétences dans le domaine de l’analyse de données (R, Matlab…), la modélisation et/ou le développement (Java, Python, C++, JavaScript, HTML…).
Admissions ouvertes tout au long de l’année. L’école PMN s’engage à examiner les candidatures dans un délai de 7 jours ouvrés.
Le Data Engineer préconise et met en place les ressources techniques nécessaires à la performance de l’analyse des données massives et de l’intelligence artificielle. À partir de la problématique métier, et en fonction des algorithmes pertinents envisagés, il met en place une plateforme de collecte et de traitements des données adaptée, suit l’ensemble du processus de développement de Big Data et de l’intelligence artificielle, et en propose les adaptations.
Très prisé par les organisations utilisatrices et véritable interface entre la technique et le métier, le Data Engineer accompagne le client dans le déploiement des technologies Big Data (Hadoop, Spark, NoSQL…) et l’exploitation des données métier.
- Data Engineer
- Analyste Big Data
- Data Analyst
- Data Miner
- Data Scientist
Recruteurs ciblés : Capgemini, Entreprises de Services Numérique (ESN) et DSI (Direction des Systèmes d’Informations) de grandes entreprises
Lieu de travail : : France entière
Formaliser les cas d’usages
Concevoir et mettre en œuvre des plateformes basées sur des technologies
Big Data.
Concevoir et mettre en œuvre des flux d’intégration de données
Installer et déployer des clusters logiciels
Optimiser la performance et la qualité logicielle
Mettre en œuvre la stratégie d’exploitation des plateformes Big Data (gestion des sauvegardes, procédures de récupération des données, mises à jour et montées de version logicielles…)
Préconiser des outils et/ou technologies adaptés