Développeur Full Stack BIG DATA Devenir Data Engineer

• Développeur Full Stack BIG DATA - Code CertifInfo 105001
  • Niveau de qualification : 7 - Savoirs hautement spécialisés

Objectifs

•  Gestion de projet
• Développement WEB
• Développement JAVA J2EE
• Développement Microsoft .NET : (Optionnel)
• Développement MOBILE : (Optionnel)
• Administration Base de données
• Architecte BIG DATA et science de données
• Sécurité Informatique

1. Gérer un projet d'ingénierie Bigdata
2. Développer une application en JAVA
3. Développer une application Web orientée data et la déployer en DevOps
4. Mettre en place une infrastructure BigData
5. Réaliser une application IA grâce au machine Learning et Deep Learning
6. Gérer la sécurité des données.

Programme de la formation

• Les fondamentaux de la Data
• Les Softskills du Data Engineer
• La gestion de projets et SI
• Conception et développement d'applications full stack en JAVA : POO en Java, Accès aux données JDBC et JPA; le Framework Spring (Spring ORM, Spring Data, Spring Boot), Projet de Conception et Développement d'une application JAVA avec Spring
• Développement web et déploiement en DevOps :  UX Design et maquettage d'une interface utilisateur; Développement d'une interface utilisateur avec ReactJS; Développement objet avec Python et Django; Développement d'API REST; Stratégie de déploiement et DevOps; Déployer une solution dans son environnement de production avec Docker; Projet de Développement d'une application web, reposant sur une API et mise en place d'une solution de déploiement continu.
• Gestion de bases de données relationnelles et Big Data : Conception et modélisation d'une base de données relationnelle; Optimisation d'une base de données et gestion de la sécurité; Les fondamentaux du NoSQL pour le Big Data; Projet de Modélisation et mise en place d'une base de données pour les bigdata avec MongoDb
• Mise en place d'une architecture Big Data: Hadoop - Présentation de l'écosystème et de ses architectures (hdfs, hive, flume, sqoop, nifi) Techniques d'analyse et de traitement des données en temps réel avec Spark et Kafka ElasticSearch, Logstash et Kibana : indexation, recherche et visualisation de données Projet de Conception et développement d'une infrastructure bigdata et d'analyse des données.
• Intelligence Artificielle et Data Sciences : Introduction à la Data Science; Python pour la Data Science; Machine Learning avec Python; Deep Learning avec Python et TensorFlow; Projet Data Science
• Sécurité informatique et protection des données: Les fondamentaux de la Cybersécurité et de la sécurité informatique; Les vulnérabilités et techniques d'attaques; Sécurisation des accès par l'authentification; La Cryptographie; La sécurité des applications et des protocoles réseau par l'attaque; Atelier de l'Analyse d'une infrastructure existante à l'identification des failles de sécurité et recommandations.
• Stage et préparation à la certification: Période en entreprise (stage); Préparation et passage certification RNCP en centre Diginamic.

Validation et sanction

Cette formation certifiante permet d'accèder au titre “Développeur Full Stack BIG DATA” de niveau 7 (équivalent Bac+5) inscrit au RNCP N°32123.

L'examen a lieu dans nos locaux devant un jury de professionnels composé du Certificateur CEGEFOS (garant légal du référentiel de compétences), du Responsable formation et de 2 Professionnels(les) en activité. L'obtention du titre est conditionnée à l'acquisition de l'ensemble des blocs de compétences, évaluées en fin de formation, dans le cadre d'une soutenance orale illustrée par un Dossier Professionnel.

Type de formation

Certifiante

Sortie

Bac + 5 et plus