| Niveau requis | Bac+3 |
|---|---|
| Niveau d'études visé | Bac +5 |
| Date de la prochaine session | Sept. 2026 |
| Durée de la formation en année | 2 ans |
| Statut de l'école | Privé |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
| Rythme de formation | Alternance |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
Description
Le Data Architect est chargé de visualiser le « Schéma directeur » du cadre complet que les Data Engineer construisent ensuite. Les Data Architect visualisent, conçoivent et préparent les données dans un cadre qui peut être utilisé par des Data Scientist, Data Engineer ou des Data Analyst.
L'informatique a permis d'automatiser le tri, l'analyse et traitement des milliards de données. Un programme avec une IA est capable de prévoir les futures tendances, voire d'anticiper tout type de décisions critiques.
Le programme de Sup de Vinci est orienté sur les technologies Big Data de demain.Les étudiants utiliseront les logiciels et langage de programmation qui feront d’eux des alchimistes de la Data, tout en les mêlant à des projets ludiques et innovants comme la création de l'IA.
Thématiques abordées
- Fondamentaux du Big Data : architecture, écosystème Hadoop, gestion de données massives
- Techniques avancées d’Intelligence Artificielle : apprentissage supervisé et non supervisé, réseaux de neurones
- Data engineering : ingestion, traitement et stockage des données, pipelines et ETL
- Analyse prédictive et modélisation statistique : régression, classification, séries temporelles
- Projets pratiques et cas d’usage : mise en œuvre de solutions Big Data & IA en contexte professionnel
Objectifs de la formation
- Acquérir une maîtrise avancée des techniques de traitement et d’analyse des données massives (Big Data)
- Concevoir et déployer des modèles d’intelligence artificielle adaptés à des problématiques variées
- Utiliser des outils et langages spécifiques (Python, Hadoop, Spark) pour manipuler des données complexes
- Évaluer la qualité des données et optimiser les processus d’intégration et de gestion des flux
- Appliquer les méthodes d’analyse prédictive pour soutenir la prise de décisions stratégiques
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