Programme de la formation
Module 1 – Automatiser l’extraction de données et préparer la collecte des données (Compétences visées : C1 et C2 – Durée : 24 heures | Synchrone : 10h et Asynchrone : 14h)
- Extraire des données depuis des API, des fichiers CSV, JSON et XML.
- Réaliser des opérations de web scraping.
- Interroger des bases de données pour préparer la collecte des données.
- Structurer les données collectées afin de préparer leur exploitation.
- Automatiser les scripts de collecte de données.
- Contrôler la qualité des données collectées.
- Réaliser des exercices guidés afin d’acquérir les fondamentaux techniques de l’extraction et de la préparation des données.
- Développer des scripts d’extraction automatisés répondant à un besoin métier.
- Constituer un jeu de données exploitable destiné à un projet d’intelligence artificielle.
- Documenter les étapes de collecte, de traitement et de préparation des données.
- Réaliser 2 cas pratiques en autonomie dans de nouvelles situations afin d’acquérir les fondamentaux techniques de l'automatisation d’extraction et de la préparation des données.
Module 2 – Développer des requêtes SQL et homogénéiser des jeux de données (Compétences visées : C2 et C3 – Durée : 25 heures | Synchrone : 10h et Asynchrone : 15h)
- Développer des requêtes SQL adaptées aux besoins d’extraction et de structuration des données.
- Réaliser des jointures, agrégations et sous-requêtes afin d’exploiter des bases de données relationnelles.
- Nettoyer des jeux de données issus de plusieurs sources.
- Supprimer les données corrompues ou incohérentes.
- Homogénéiser les formats des données afin de garantir leur exploitabilité.
- Structurer un dataset final exploitable dans le cadre d’un projet d’intelligence artificielle.
- Réaliser des exercices progressifs permettant de consolider les compétences en requêtage et traitement des données.
- Résoudre des problématiques techniques semi-autonomes à partir de jeux de données complexes.
- Travailler sur des études de cas métiers mobilisant plusieurs sources de données.
- Développer des requêtes SQL complexes répondant à des besoins métier.
- Réaliser 2 cas pratiques en autonomie dans de nouvelles situations sur la Production des scripts de nettoyage, d’agrégation et de transformation des données.
Module 3 – Concevoir une architecture de stockage et développer une API REST (Compétences visées : C4 et C5 – Durée : 25 heures | Synchrone : 10h et Asynchrone : 15h)
- Concevoir un modèle conceptuel et physique de données adapté à un projet d’intelligence artificielle.
- Créer une base de données structurée et cohérente avec les besoins du projet.
- Importer et organiser les données préparées dans une architecture de stockage adaptée.
- Appliquer les principes du RGPD au stockage et à la gestion des données.
- Développer une API REST permettant l’exploitation et la mise à disposition des données.
- Documenter les endpoints et les traitements réalisés afin de faciliter l’exploitation technique de l’API.
- Participer à des ateliers pratiques de conception et de développement d’architectures de données.
- Réaliser des exercices d’autonomisation autour du stockage et de la mise à disposition des données.
- Résoudre des cas pratiques orientés métier impliquant des problématiques de structuration et d’accessibilité des données.
- Concevoir une base de données fonctionnelle répondant à des besoins réels d’exploitation des données.
- Réaliser 2 cas pratiques en autonomie dans de nouvelles situations sur la conception d'une architecture de stockage et développement d'une API REST.
Module 4 – Mobiliser l’ensemble des compétences dans un projet transverse Data Engineering & IA (Compétences visées : C1, C2, C3, C4 et C5 – Durée : 20 heures | Synchrone : 10h et Asynchrone : 10h)
- Collecter des données depuis plusieurs sources structurées et non structurées.
- Automatiser les traitements de collecte et de préparation des données.
- Nettoyer, agréger et homogénéiser des jeux de données complexes.
- Concevoir une architecture de stockage cohérente et conforme aux besoins du projet.
- Développer une API REST mettant les données à disposition des différents composants du projet.
- Présenter une solution technique répondant à une problématique métier concrète.
- Réaliser un projet transverse semi-autonome reproduisant une situation professionnelle réelle.
- Résoudre des problématiques techniques réelles nécessitant la mobilisation de l’ensemble des compétences du bloc.
- Réaliser une présentation intermédiaire du projet devant le formateur et le groupe.
- Réaliser un cas pratique en autonomie dans de nouvelles situations.
Module 5 – Préparer les épreuves de certification RNCP Bloc 1 (Compétences visées : C1, C2, C3, C4 et C5 – Durée : 35 heures | Synchrone : 20h et Asynchrone : 15h)
- Analyser les attendus du référentiel RNCP 37827 BC01.
- Constituer les preuves de compétences attendues par le jury.
- Participer à des simulations d’épreuves et à des soutenances blanches.
- Bénéficier d’un accompagnement individualisé sur les aspects méthodologiques et techniques.
- Justifier les choix techniques réalisés durant le projet.
- Recevoir des corrections et feedbacks itératifs afin d’améliorer les livrables et la présentation orale.
- Préparer les livrables attendus pour le passage de la certification et Constituer un dossier professionnel complet et structuré.
- Présenter un projet professionnel devant un jury dans des conditions proches de la certification réelle.
Objectifs de formation
- Automatiser l’extraction de données depuis un service web, une page web (scraping), un fichier, une base de données et un système big data.
- Développer des requêtes SQL d’extraction adaptées au système de gestion de base de données.
- Nettoyer, agréger et homogénéiser des données issues de plusieurs sources.
- Concevoir une architecture de stockage d'une base de données dans le respect du RGPD à partir des données préparées.
- Développer une API REST mettant les données à disposition.
- Mobiliser l’ensemble des compétences du bloc dans un contexte professionnel cohérent.
- Préparer les livrables et soutenances attendus pour la certification RNCP 37827 BC01.
Taux de satisfaction des apprenants
Non disponible à ce jour sur 2026.
Public cible
- Être titulaire d’un Bac+2 scientifique ou informatique, data, développement, réseaux ou mathématiques, statistiques ou domaine tertiaire technique.
- Souhaiter évoluer vers les métiers de la data, du Data Engineering et de l’intelligence artificielle.
Prérequis
- Maîtriser les compétences informatiques fondamentales : utilisation d’un système d’exploitation, gestion des fichiers et dossiers, navigation internet, installation d’applications.
- Maîtriser le français niveau B2 minimum.
- Comprendre les fondamentaux des métiers du développement et de l’intelligence artificielle.
- Justifier d’un niveau Bac+2 scientifique, informatique ou tertiaire technique, ou d’une expérience équivalente.
- Avoir une bonne connexion internet
- Avoir un ordinateur, une webcam et un micro
Équipe pédagogique
• Intervenants : professionnels dans le domaine et aguerris aux méthodes pédagogiquesPersonnes en charge du suivi :
• Coordinateur/Responsable des relations clients et des inscriptions : Jean-Denis Coindre
• Coordinatrice administrative : Mélanie Garinet
• Coordinatrice des examens et des certifications : Allison Foulon
• Responsable technique et pédagogique : Jean-Denis Coindre• Tel : 06 89 44 06 97
• Email : contact@evolution5.frOutils techniques de la visio : Lors de la convocation, vous recevrez la procédure pour vous connecter (logiciel, lien et accès pour la visio)
Modalités de certification
- Résultats attendus à l'issue de la formation
- Automatiser l’extraction de données depuis des services web, des pages web, des fichiers de données, des bases de données et des systèmes Big Data. Développer des requêtes SQL adaptées à l’extraction et à la préparation des données. Nettoyer, agréger et homogénéiser des données issues de plusieurs sources afin de produire des jeux de données exploitables. Concevoir et structurer une base de données conforme aux principes du RGPD. Développer une API REST permettant la mise à disposition et l’exploitation des données. Mobiliser l’ensemble des compétences du bloc dans une situation professionnelle cohérente de type Data Engineering & Intelligence Artificielle. Produire les livrables techniques attendus dans le cadre d’un projet de traitement de données. Présenter et justifier les choix techniques réalisés lors d’une soutenance professionnelle. Préparer et présenter les épreuves de certification RNCP 37827 BC01. Valider le bloc de compétences RNCP 37827 BC01 : « Réaliser la collecte, le stockage et la mise à disposition des données d’un projet en intelligence artificielle ».
- Modalité d'obtention
- * Réaliser des cas pratiques techniques portant sur l’extraction, le traitement, le stockage et la mise à disposition des données. * Développer un projet transverse mobilisant l’ensemble des compétences du bloc RNCP. * Produire des scripts techniques, des requêtes SQL, une base de données et une API REST répondant à un besoin métier. * Constituer un dossier professionnel présentant les travaux réalisés, les choix techniques effectués et les livrables produits. * Présenter une soutenance orale devant un jury afin de démontrer la maîtrise des compétences du référentiel. * Justifier les choix techniques et méthodologiques réalisés dans le cadre du projet. * Participer à des évaluations formatives tout au long du parcours afin de mesurer la progression des compétences. * Réaliser des soutenances blanches et simulations d’épreuves de certification. * Valider les compétences du bloc RNCP 37827 BC01 conformément aux modalités d’évaluation du certificateur. Compétences visées : C1 Automatiser l’extraction de données depuis un service web, une page web (scraping), un fichier de données, une base de données et un système big data en programmant le script adapté afin de pérenniser la collecte des données nécessaires au projet. C2 Développer des requêtes de type SQL d’extraction des données depuis un système degestion de base de données et un système big data en appliquant le langage de requête propre au système afin de préparer la collecte des données nécessaires au projet. C3 Développer des règles d'agrégation de données issues de différentes sources en programmant, sous forme de script, la suppression des entrées corrompues et en programmant l’homogénéisation des formats des données afin de préparer le stockage du jeu de données final. C4 Créer une base de données dans le respect du RGPD en élaborant les modèles conceptuels et physiques des données à partir des données préparées et en programmant leur import afin de stocker le jeu de données du projet. C5 Développer une API mettant à disposition le jeu de données en utilisant l’architecture REST afin de permettre l’exploitation du jeu de données par les autres composants du projet.
Accessibilité
Accessibilité ou possibilités d’adaptation des modalités proposées aux apprenants en situation de handicap. Nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap, nous contacter. Nous étudions toutes les situations pour envisager une intégration dans la formation, pour cela n’hésitez pas à nous faire part de vos besoins au moment de votre inscription. Si malgré tous nos efforts, il nous était impossible d’adapter notre accueil, nous prévoyons une orientation vers des organismes appropriés.
Délai d'accès
2 semaines
Créé le 12 mai 2026 ● dernière mise à jour le 26 juin 2026