Parcours certifiant — Collecter, stocker et mettre à disposition les données d'un projet en IA (RNCP 37827 — BC01)

Module 1 — RGPD : sensibilisation à la réglementation sur la protection des données (1 jour)

• Saisir les notions fondamentales et les composants de la protection des données
• Assimiler le contenu du Règlement Général sur la Protection des Données
• Identifier le rôle des autorités de contrôle
• Appréhender le cadre juridique du RGPD et son périmètre d'application
• Connaître les étapes et les démarches de mise en conformité
• Repérer les outils disponibles pour la mise en conformité
• Élaborer un plan d'action pour la mise en conformité

Module 2 — SQL pour PostgreSQL (3 jours)

• Avoir une vue globale des systèmes de gestion de bases de données
• Découvrir l'environnement PostgreSQL
• Rédiger des requêtes simples et avancées
• Utiliser les jointures internes et externes
• Exploiter les expressions régulières dans les requêtes
• Appréhender les fonctions analytiques à fenêtre

Module 3 — MongoDB : prise en main et développement (3 jours)

• Procéder à l'installation de MongoDB
• Paramétrer le SGBD MongoDB
• Gérer les objets et les données au sein de MongoDB
• Développer une application utilisant MongoDB
• Optimiser les performances du système

Module 4 — Talend Open Studio : intégration de données (3 jours)

• Concevoir et développer des jobs avec l'outil ETL Talend Open Studio
• Améliorer les jobs via l'utilisation de contextes et de jeux de données
• Mettre en œuvre des transformations avancées avec variables, expressions et jointures
• Exécuter, déboguer et analyser les statistiques d'exécution d'un job

Module 5 — Développer un site Web : synthèse pratique (4 jours)

• Maîtriser les fondamentaux du développement web
• Appréhender l'environnement technique d'un site web
• Créer un site web ergonomique, accessible et optimisé pour le référencement
• Interroger une base de données relationnelle depuis le web
• Assurer l'administration d'un site web

Module 6 — Web Scraping : récolter des données sur le web avec Python (4 jours)

• S'approprier les fondamentaux du langage Python
• Appréhender des éléments de programmation avancée en Python
• Avoir une vue d'ensemble des principales bibliothèques Python pour la gestion de données web
• Choisir et mettre en œuvre la bibliothèque Python adaptée à un projet de web scraping
• Automatiser la collecte de données à grande échelle avec des scripts Python

Module 7 — Python Data Science : manipuler et visualiser les données (4 jours)

• Avoir une vue globale de l'écosystème scientifique de Python
• Identifier les bibliothèques scientifiques essentielles pour la Data Science
• Traiter et manipuler des données volumineuses avec Python
• Saisir les enjeux et les bénéfices de la datavisualisation
• Réaliser des visualisations de données avec Python

Module 8 — Python : développer des Web Services REST (2 jours)

• Comprendre les principes et l'architecture des web services REST
• Travailler avec des données au format JSON
• Concevoir et développer des APIs REST à l'aide de Django REST Framework
• Mettre en place la sécurisation des services web

Module 9 — Spark Python : développer des applications pour le Big Data (3 jours)

• Appréhender les concepts fondamentaux du Framework Spark
• Maîtriser les RDD (Resilient Distributed Datasets) de Spark
• Analyser et exploiter des données via Spark SQL
• Mettre en œuvre l'analyse en temps réel avec Spark Streaming
• Utiliser Spark avec Jupyter Notebooks et manipuler les données avec PySpark à la manière de Pandas
• Initiation au Machine Learning avec Spark

Module 10 — Certification : mise en situation professionnelle (0.5 jour)

• Réalisation d'un service numérique réel ou fictif basé sur l'usage de données
• Optimisation, automatisation et mise à disposition des flux de données utiles au service numérique
• Livrable : rapport professionnel individuel
• Évaluation basée sur la correction du rapport professionnel et une soutenance orale individuelle