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Titre RNCP 100% CPF À distance

Data Engineer spécialisé en Cybersécurité & IA

Quest Education Group

3 300 €à partir de
Durée variabledurée
1session active
Francelieu

Objectifs de la formation

Concevoir des architectures de flux de données cyber sécurisées
Normaliser et préparer les données pour l'IA
Industrialiser et orchestrer les pipelines
Garantir la sécurité et la conformité des données
Superviser, auditer et optimiser les flux

Programme

Projet Fil Rouge : "Sentinel Stream"
Analyse et sécurisation des flux de données d'un SIEM (Security Information & Event Management) via la méthode ELT et l'IA.
Première étape - Conception des Architectures de Flux Cyber
Traduire les besoins de surveillance cyber en problématiques de données.
Arbitrer entre le traitement Batch (analyse forensique) et le Streaming (détection temps réel).
Schématiser l'architecture technique des flux
Dimensionner les outils de collecte (Kafka, APIs, CDC).
Livrables : Note de cadrage de la solution et diagramme d'architecture des flux.
Deuxième étape - Feature Engineering & Qualité des Données
Normaliser des logs hétérogènes (Cisco, Windows, AWS) vers le schéma OCSF/ECS.
Configurer les transformations spécifiques pour l'IA (encodage IP, agrégations de trafic).
Implémenter des tests de schémas automatisés pour garantir l'intégrité.
Mettre en place des mécanismes d'isolation (Dead Letter Queues).
Livrables : Dossier de recommandation technologique et scripts de transformation.
Troisième étape - Industrialisation, Orchestration & Sécurité
Industrialiser et orchestrer les pipelines via Apache Airflow.
Appliquer le "Privacy by Design" : anonymisation technique et masquage (RGPD).
Gérer les secrets de connexion (Vault) et le chiffrement des flux.
Assurer la reproductibilité des traitements (Docker, Git).
Livrables : Pipeline fonctionnel orchestré et sécurisé sur GitHub.
Quatrième étape - Monitoring & Pilotage FinOps
Déployer un dispositif de surveillance (SLA, alerting) en temps réel.
Détection d'anomalies sur les métadonnées du pipeline pour contrer le Data Poisoning.
Analyser et optimiser les coûts de calcul (CPU/RAM) des pipelines.
Mettre en place le lignage des données (Data Lineage) pour l'auditabilité.
Produire des journaux d'audit exploitables.
Livrables : Tableau de bord de monitoring et rapport d'efficience économique.
Cinquième étape - Finalisation & Auditabilité du Projet
Documenter l'architecture pour permettre la maintenance par un tiers.
Prioriser le backlog technique via une approche Agile.
Vulgariser les résultats techniques pour les directions-métiers.
Livrable : Le Dossier d'Architecture Technique (DAT) ou Guide de Maintenance.
Sixième étape - Data Storytelling & Dashboarding de Sécurité
Compiler et agréger les données de sécurité traitées pour répondre aux problématiques métier.
Créer des représentations graphiques dynamiques pour visualiser l'état de la menace (Dashboarding).
Définir des indicateurs de performance (KPI) techniques et financiers (FinOps).
Rédiger un rapport d'analyse synthétique vulgarisant les résultats pour des décideurs non-techniques.
Livrables à fournir :
Un Dashboard interactif (via Grafana ou Streamlit) présentant les alertes cyber et la santé des flux.
Un rapport d'aide à la décision (3-4 pages) traduisant les données techniques en recommandations stratégiques.

Résultats attendus

Montée en compétences sur des thématiques liées à la cybersécurité et à l'utilisation de workflow IA + obtention du Bloc n°3 "Concevoir et mettre en œuvre des pipelines de données (pour l'IA)" de la certification Architecte en Intelligence Artificielle RNCP 41993.

Les points forts

Accès à la plateforme d'apprentissage à vie Accès au Discord de la formation pour échanger avec les anciennes et futures promotions Des intervenants spécialisés dans leurs domaines Des cours en live et des ressources consultables

La certification

Architecte en intelligence artificielle

RNCP 41993 RS -1 CertifInfo 120620

Organisme & lieu

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