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Formation Analyste Big Data

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CS5900A

Titre Officiel cnam : Certificat de spécialisation Analyste de données massives

Devenez analyste big data !

Vous êtes informaticien, mathématicien ou statisticien, avec un niveau ingénieur ou master, et vous souhaitez devenir analyste big data ?Le certificat de spécialisation analyste de données massives, diplôme reconnu par le Cnam, vous permet d’acquérir les compétences propres à l'exercice de ce métier émergent appelé également "analyste big data".

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

Cette formation de 27 crédits est constituée de 3 unités d’enseignement et d’une unité d’activité (rapport d’expérience professionnelle ou de stage). Dans une version intensive, vous pouvez obtenir le certificat en 1 semestre ! Dans une version plus allégée et peut-être plus en adéquation avec une activité professionnelle, vous pourrez valider la formation en 1 an.

Devenez spécialiste informatique « Big data » ! Formez-vous avec le Cnam Nouvelle-Aquitaine !

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Votre parcours de formation en 3 étapes

1 Prérequis
2 U.E obligatoires
3 U.E au choix

Pas de diplôme pré-requis

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Prochaine
session
Crédits
Ects
Tarifs
2020/2021 2021/2022 2022/2023
Nouvelle-Aquitaine

2nd semestre
STA211-2020-2-FN-NA

2nd semestre
STA211-2021-2-FN-NA

2nd semestre
STA211-2022-2-FN-NA

Février 2021
Septembre 2021
9 Plein : 1560 € Réduit : 234 €
Nouvelle-Aquitaine

2nd semestre
NFE204-2020-2-FN-NA

2nd semestre
NFE204-2021-2-FN-NA

2nd semestre
NFE204-2022-2-FN-NA

Février 2021
Septembre 2021
6 Plein : 1020 € Réduit : 156 €
Nouvelle-Aquitaine

1er semestre
RCP216-2020-1-FN-NA

1er semestre
RCP216-2021-1-FN-NA

1er semestre
RCP216-2022-1-FN-NA

Octobre 2020
Juillet 2021
6 Plein : 1020 € Réduit : 156 €
Nouvelle-Aquitaine

Ens. annuel
UASB03-2020-A-TE-NA

Ens. annuel
UASB03-2021-A-TE-NA

Ens. annuel
UASB03-2022-A-TE-NA

Octobre 2020
Septembre 2021
6 Plein : 450 € Réduit : 98 €
1 Prérequis
2 U.E obligatoires
3 U.E au choix

Pas d'U.E. au choix

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Prérequis :

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.
Pour obtenir le certificat, il faut valider l'ensemble des unités d'enseignement le composant et l'UA. Il n'y a pas une inscription spécifique au certificat. Pour s'inscrire aux UE consulter les sites associés.

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.

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.
Les inscriptions ont lieu en septembre pour le semestre 1 et en février pour le semestre 2.

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.

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).

Compétences et débouchés :

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.

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Votre parcours de formation en 3 étapes

Présentation

Prérequis :

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.
Pour obtenir le certificat, il faut valider l'ensemble des unités d'enseignement le composant et l'UA. Il n'y a pas une inscription spécifique au certificat. Pour s'inscrire aux UE consulter les sites associés.

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.

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.
Les inscriptions ont lieu en septembre pour le semestre 1 et en février pour le semestre 2.

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.

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).

Compétences et débouchés :

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.

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