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Certificat de spécialisation Analyste de données massives

Certificat de spécialisation Analyste de données massives
Diplôme / Certificat

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Détails

Infos générales

Code
CS5900A
Type de formation
Certificat de spécialisation
Volume horaire
270 heures

Organisation

Date(s) de début
  • 14 octobre 2023
  • 16 mars 2024
Modalités
  • À distance / Partiellement à distance
Rythme
  • A votre rythme

Publics

Niveau d'entrée
Bac +5 (Niveau 7)
Niveau de sortie
-
Accessible en reprise d'études
Oui
Accessibilité / Handicap

Présentation

Objectifs

Ce certificat offre la possibilité à des informaticiens, mathématiciens, statisticiens de suivre une formation professionnelle pluridisciplinaire pour acquérir les compétences propres à l'exercice du métier émergent de data scientist également appelé "analyste big data".
Alliant des compétences en mathématiques, statistique, informatique, visualisation de données ; il est capable de stocker, rechercher, capter, partager, interroger et donner du sens à d'énormes volumes de données structurées et non structurées, produites en temps réel et provenant de sources diverses.

Lieux

Tous centres

Intitulé officiel

Certificat de spécialisation Analyste de données massives
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Conditions d'accès

Pré-requis

Niveau(x) d'accès

Bac +5 (Niveau 7)

Formation(s) requise(s)

  • Informaticiens, mathématiciens, ou statisticiens ayant un niveau ingénieur ou master et exerçant en entreprise.
  • Formation supérieure en mathématique (algèbre linéaire, analyse). Connaissances en bases de données, en programmation, en statistique et analyse des données.

Programme

CONTENU DE PROGRAMME

 

27 CRÉDITS ECTS OBLIGATOIRES

9 ECTS - Entreposage et fouille de données - STA211 -
6 ECTS - Bases de données documentaires et distribuées - NFE204 -
6 ECTS - Ingénierie de la fouille et de la visualisation de données massives - RCP216 -
6 ECTS - Projet certificat analyste de données massives - UASB03 -
 


Attention à l’ordre des inscriptions aux UE : Il n’est pas possible de s’inscrire à l’UE RCP216 avant d’avoir suivi les UE NFE204 et STA211.

L'inscription à l'UA de projet est uniquement possible pour les élèves ayant validé toutes les UE ou qui ont validé NFE204 et STA211 et sont en cours de validation de RCP216.

Organisation

Modalités

À distance / Partiellement à distance

Durée et organisation

L’année est organisée en 2 semestres : semestre 1 (S1) d’octobre à février/mars et semestre 2 (S2) de février/mars à juin.
 


Parcours certifiant

Le cursus est proposé selon une programmation permettant d’optimiser la durée de la formation, compatible avec une activité professionnelle.
 

Unités d’enseignement « à la carte »

Vous avez toute liberté pour effectuer votre choix parmi l’ensemble des unités d’enseignement (UE) qui vous sont proposées.

 

Méthodes mobilisées

Pédagogie qui combine apports académiques, études de cas basées sur des pratiques professionnelles et expérience des apprenants avec une équipe pédagogique constituée pour partie de professionnels.

Un espace numérique de formation (ENF) est à votre disposition tout au long de la formation : Utilisation de supports numériques (documents pdf, vidéos interactives, quiz d’autoévaluation...) et échanges réguliers en classes virtuelles par visioconférence (en direct ou en différé), messagerie, forums, chat...

 

Modalités d’évaluation

Chaque unité (UE/US, UA) fait l’objet d’une évaluation organisée en accord avec l’Établissement public (certificateur) dans le cadre d’un règlement national des examens.
 

 

Modalités de validation

Le certificat de spécialisation s'acquiert en obtenant une note supérieure ou égale à 10 à toutes les UE proposées ainsi qu'au projet professionnel (UA).

Accessibilité public en situation de handicap

Nos formations sont accessibles aux publics en situation de handicap. Un référent Cnam est dédié à l’accompagnement de toute personne en situation de handicap. Pour contacter le référent : handi@cnam-paysdelaloire.fr.
 

Compétences et débouchés

Niveau de sortie

-

Compétences visées

Donner du sens à d'énormes volumes de données structurées et non structurées, produites en temps réel et provenant de sources diverses.
Maitriser les technologies Hadoop et Map Reduce, de passage à l'échelle et le traitement de données d'un nouveau type (textes, images, vidéos, etc...) à l'aide de méthodes de data mining et d'apprentissage.

Modalités d'inscription

Modalités et délais d’accès

Les inscriptions se déroulent dès le mois de mai pour les formations qui débutent en octobre (semestre 1) et dès novembre pour les formations qui débutent en février (semestre 2).

 

Comment s'inscrire ? 

► En cliquant sur "Ajouter à ma sélection" en tête de page