Formation - Module 2 - DE - II : Concevoir et déployer des infrastructures informatiques distribuées pour stocker et traiter des données massives
Référence : v684kFTEVIYQ
Durée : 150 h sur 30 j
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Data ScienceTech Institute
BIOT
Cette unité d’enseignement, sous-ensemble de notre Applied MSc in Data Engineering for Artificial Intelligence, est composée de 5 cours différents, pour un total de 150 heures.

Détails de la formation

Méthodes et outils pédagogiques

Avant le début de la formation, un entretien avec un membre de la Direction des Etudes a lieu afin de :

  • Vérifier que le candidat possède les prérequis nécessaires pour suivre le module. Le cas échéant, il lui sera proposé sans surcout des frais de formation, des vidéos ou liens complémentaires de remise à niveau.
  • Préciser avec le candidat l’adéquation du module avec ses objectifs professionnels. Le cas échéant, il sera possible d’ajuster le contenu du module avec d’autres classes pour coller parfaitement à ses besoins.

Objectifs de la formation

Concevoir et déployer des infrastructures informatiques distribuées pour stocker et traiter des données massives

Méthodes d'évaluation

  • Questionnaires à choix multiples
  • Projets d’applications
  • Examen externe de certification industrielle « Amazon AWS Cloud computing DSTI chair »

Bloc de compétences capitalisable pour obtenir la certification : 4 ECTS

Les plus

  1. Un enseignement de haut niveau reconnu au niveau international
  2. Une reconnaissance académique: Titre RNCP "expert en science des données"
  3. Des certifications industriels externes: Amazon AWS et SAS
  4. Une employabilité proche de 100% à la fin du cursus
  5. Des compétences utlises et recherchées par les entreprises
  6. Un accompagnement sur-mesure de votre projet professionnel
  7. Un environnement multiculturel avec 70% d'étudiants internationaux
  8. Des campus modernes et digitalisés
  9. Un bootcamp organisé en préambule de la rentrée pour se préparer
  10. L'esprit famille de DSTI, une écoute et un soutien quotidien

Pré-requis

  • CANDIDATS DIPLÔMÉS D'UN NIVEAU BAC+3 : 3 ans d'expérience professionnelle
  • CANDIDATS DIPLÔMÉS D'UN NIVEAU BAC+4 : Expérience professionnelle (y compris les stages)
  • CANDIDATS DIPLÔMÉS D'UN NIVEAU BAC+5 : Aucune condition particulière

Modalités d'enseignement

  • En présentiel
  • En distanciel

Public cible

Tous publics

Programme

1
Data Wrangling with SQL (25 hrs)
Review of relational model and databases management systems – Advanced SQL queries – Dynamic SQL -Stored procedures & triggers
2
Relational Databases Management Systems (25 hrs)
Using MySQL & Microsoft SQL Server: stand-alone and cluster deployments, integration in software, ETL, persistence frameworks
3
NoSQL Databases (25 hrs)
Key-value store – Document store – Graph database – Hybrid approaches with Apache Cassandra – log files management with Splunk
4
Analysis & Design of Information Systems (25 hrs)
Algorithmics approaches to relational data modelling and object-oriented programming
5
Hadoop & Spark Ecosystem (50 hrs)
HDFS – Scheduling & resources management – Workflow management & ETL – Dataflow management, -Scalable Enterprise Serial Bus – Realtime processing – Machine Learning – Data Exploration & Visualisation

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