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Je suis Cloud Data Engineer et Formateur Big Data
J'ai plus de 9 ans d'expérience en Design & Dev
J'ai travaillé pour AXA, TotalEnergies et la Société Générale, et je travaille actuellement pour TF1.
Je maitrise essentiellement le développement Spark Scala/Python, l'écosystème Hadoop. Ainsi que l'administration Big data (Cloud & Cloudera).
Egalement j'ai une expertise Cloud, avec les outils Cloud Azure tels que Azure Storage, Azure Data Factory, Azure Databricks et Azure Synapse. Aussi des outils cloud AWS comme S3, ERM et EC2.
J'ai travaillé avec des outils DevOps comme Azure DevOps, et d'autre outils tels que Terraform, Ansible et Jenkins.
Concernant la modélisation de données, j'ai pu travaillé avec la normalisation, schéma en étoile et aussi data vault.
Pour la partie formation, j'ai formé pour beaucoup de client en big data et en cloud tels que : Orange, Capgemini et Greta.
Migration d'un datalake on-premise vers le cloud Azure, et reconstruction d'un datawarehouse avec schéma en étoile: data ingestion, data transformation et business views.
Technologies:
** Spark Scala
** Azure Data Factory
** Azure Blob Storage/ Data Lake Gen2
** Azure DevOps: Release, Pipeline, Artifact, Board, Repos
** Azure Databricks
** Databricks Delta
1- Développer une application de reporting pour suivre la profitabilité des clients stratégiques, avec des technologies du big data et cloud Azure.
** Big data: Spark - Scala - Oozie - Hive - Sqoop - HDFS - Yarn
** Azure: HDInsight - Data Dactory - Data Lake storage gen2
** DevOps : Git - Maven - Nexus - XLDeploy - Jenkins - Autosys - Ansible - Terraform
2- Développement d'un calculateur de risque en big data.
Technologies:
** Spark - Scala
** Hadoop - HDFS - Hive - Sqoop - Oozie
** Ansible - GitLab - Maven - Jenkins - Scripts Shell
Développement d’une plateforme Big Data & Analytics
** Traitement de données : Spark - Hadoop - HDFS - Zeppelin - MongoDB - Python
** Création d’environnement Cloud AWS : EMR - EC2 - S3 - QuickSight - CodeDeploy
** Développement API REST : Node.js - Mocha Js - PMML - Swagger
Développement d'un application Saas pour traiter les données et assurer l'efficacité énergétique.
** Intégration des données : Python - R
** Développement des applications SaaS : Shiny - Flask
** Data Visualisation : Python - R - D3.js
** Data science : Python - R
Comprendre Databricks Lakehouse Platform
Utilisation de Deltalake
Spark Scala
Formation Développer des applications Spark avec Hadoop Cloudera
CCA Spark and Hadoop Developer
Hadoop
Spark
Scala/Python
Les principaux domaines sont:
Big Data : Hadoop
Data science : machine Learning & Data Mining
Langage de programmation : R & Python
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