ADJARATOU ANTOINETTE DIOUF

Actuellement Alternante en Mastère Data Engineer à l’école PMN, je suis à la recherche d'une entreprise pour une alternance sur 24 mois (3 semaines par mois en entreprise) pour me permettre d’allier enseignement théorique et formation pratique, mais également pour vous proposer les meilleures solutions en qualité d'ingénierie des données pour l'optimisation de vos activités, tout en développant de nouvelles compétences dans ce domaine en constante évolution.

Après avoir travaillé durant plusieurs mois dans le domaine de la caractérisation géologique des roches, je suis une diplômée en géologie qui a choisi de se réorienter en ingénierie des données. 

Ce choix est lié : 

• À l'acquisition de compétences grâce à mon parcours académique et professionnel sur de nombreuses technologies telles que : les systèmes de gestion de bases de données SQL (SQLite, MySQL); le langage de programmation Python (Matplotlib, Numpy, Pandas) utilisé sur Jupyter Notebook en pétrophysique pour calculer, visualiser et interpréter graphiquement les différentes caractéristiques de roches traversées lors d'un forage (température, résistivité, différence de potentiel, rayonnement gamma, densité, porosité, vitesses des ondes sismiques); la gestion, la visualisation de données, la création, le traitement des rasters et le géoréférencement avec ArcGIS Pro (logiciel SIG); ainsi que l'analyse de données et représentations graphiques rigoureuses avec le logiciel R (probabilités, estimation, tests statistiques, statistiques descriptives univariées et bivariées).

• À l'intérêt que je porte à l’univers de la Data Engineering qui est au cœur du déploiement des technologies Big Data et de la valorisation des données d’une entreprise. Tout en sachant que nous vivons à une époque où les données constituent l’atout le plus précieux car il est au cœur de chaque processus de prise de décision au sein d’une entreprise.

MASTÈRE DATA ENGINEER EN ALTERNANCE (Sept. 2023 - Sept. 2025) Ecole PMN, Passerelle des Métiers du Numérique :

Concevoir un projet d’architecture de gestion de données massives :

• Modélisation des Processus - BPMN
• Analyse Fonctionnelle des Besoins 
• Enjeux et pratiques Green IT 
• RGPD : cadre juridique 
• Responsabilité Sociétale des Entreprises (RSE)

Elaborer une solution technique de collecte et de traitement de données massives :

• Programmation en langage Python 
• Fondamentaux du Langage Java 
• Ecosystème HADOOP 2 : architecture, outils et langages (Hbase/Hive) 
• Bases de données NoSQL MongoDB 2
• Data Analytics avec Power BI

Déployer l’architecture de gestion de données massives : 

• Architecture Linux 
• Scripting Shell Unix/Linux 
• Cloud Computing avec Microsoft Azure et AWS 
• Bases de la sécurité du SI
• Projet Big Data - Mise en situation professionnelle

Piloter un projet de gestion de données massives :

• Fondamentaux de la Gestion de Projet 
• Gestion de Projet Agile - Agilité à l'échelle SAFe
• Gestion des Risques
• Management d’une équipe (EAP, GPEC...)