Projet de Titre Data Engineer RNCP7

Présentation

Aujourd’hui, le volume croissant des données disponibles, leur variété sans cesse élargie et la rapidité avec laquelle elles sont créés et sont susceptibles de générer elles-mêmes de la donnée, ont fait basculer nombre d’entreprises dans l’ère du big data.

Certaines entreprises s’orientent alors de plus en plus vers des organisations dites « data centric », avec la constitution d’équipe et de compétences techniques dédiées.

La clé du succès avec le big data ne réside pas dans la quantité de données collectées par une entreprise, mais dans la capacité de traitement et la manière dont elle utilise réellement ces données collectées pour créer de la valeur.

Ceci a  pour conséquence de faire apparaître de nouveaux besoins métiers autour de cette data, comme celui de Data Engineer, avec des difficultés de recrutement liées notamment au volume insuffisant de candidats.

C’est ainsi que Stephenson Formation et Lunalogic se sont associés autour d’un projet de certification pour former de futurs Data Engineer.

Notre dossier est actuellement en cours d’instruction auprès de France Compétences

Les objectifs de la formation

• Développer ou adapter une solution pour collecter, nettoyer, traiter, stocker et exploiter des données
• Déployer ou industrialiser une solution opérationnelle de gestion de données d’un métier, d’une activité
• Manager la transition data de l’entreprise
• Concevoir et mettre œuvre un modèle d’Intelligence Artificielle/Machine Learning
• Exploiter la donnée pour piloter l’activité de l’entreprise et créer de nouvelles opportunités

Programme de la formation

Rythme d’alternance : 1 semaine / 1 semaine

Bloc 1 – Développer ou adapter une solution pour collecter, nettoyer, traiter, stocker et exploiter des données

Modalités d’évaluation : Mise en situation professionnelle

Bloc 2 – Manager la transition data de l’entreprise

Modalités d’évaluation : Mission de conseil de transition data d’une entreprise, Mise en situation, Etude de cas

Bloc 3 : Déployer ou industrialiser une solution opérationnelle de gestion de données d’un métier, d’une activité

Modalités d’évaluation : Mise en situation

Bloc 4 : Concevoir et mettre œuvre un modèle d’Intelligence Artificielle/Machine Learning
Modalités d’évaluation : Mise en situation

Bloc 5 – Exploiter la donnée pour piloter l’activité de l’entreprise et créer de nouvelles opportunités
Modalités d’évaluation : Mise en situation

Modalités d’obtention de la  certification professionnelle :

• Valider les 5 blocs
• Réaliser une période en entreprise (avec évaluation)
• Mémoire à rédiger et soutenance orale devant un jury

Le niveau d’accès à la formation

Le niveau initial requis pour être candidat à cette certification est un RNCP 6 ou un Bac+3

Il est possible de candidater avec un niveau inférieur au niveau 6, si le candidat répond aux  exigences suivantes :

• il a validé à minima un niveau 5 en lien avec la certification
• il peut se prévaloir d’une expérience professionnelle significative (plus de 3 ans) en lien avec la certification.

Les conditions d’admission

Être issu de préférence d’une filière informatique – Bon niveau en anglais oral et écrit.

En contrat d’apprentissage : il faudra avoir moins de 30 ans le 30 septembre (accessible sans limite d’âge aux personnes reconnues travailleur handicapé).

En contrat de professionnalisation : accessible sans limite d’âge / Une inscription au Pôle Emploi pour les personnes de plus de 30 ans est nécessaire pour y accéder.

Les modalités d’admission

L’admission s’effectue en trois étapes :

Etape 1 : complétez le dossier de candidature en ligne sur le site Stephenson Formation

Etape 2 : les dossiers de candidatures sont sélectionnés par la commission pré-recrutement Informatique de Stephenson Formation

Etape 3 : les candidats admissibles sur dossier sont reçus en entretien pour exposer leur motivation

Comment préparer sa participation à une session de pré-recrutement ?

• Se renseigner sur la formation et ses perspectives professionnelles
• Réfléchir à son projet professionnel
• S’entraîner à s’exprimer à l’oral
• Etre ouvert et dynamique lors de l’entretien collectif
• Etre motivé : avoir pris connaissance du programme de la formation et des exigences de l’alternance
• Le jour J, se présenter en tenue professionnelle 15 minutes avant l’heure du rendez-vous

Titre et niveau de sortie

Titre de DATA ENGINEER RNCP 7

Le Data Engineer est désigné dans les offres d’emploi, les études et les fiches métiers sous plusieurs appellations : 

• Data Engineer
• Ingénieur·e Data/Big data 
• Machine learning engineer
• Ingénieur·e en développement Big Data

Le métier de Data Engineer se rapproche des métiers relevant des fiches Rome suivantes : 

M1805 – Études et développement informatique

M1803 – Direction des systèmes d’information

M1806 – Conseil et maîtrise d’ouvrage en systèmes d’information