| Niveau requis | Bac+3 |
|---|---|
| Niveau d'études visé | Bac +5 |
| Date de la prochaine session | Oct. 2026 |
| Durée de la formation en année | 2 ans |
| Statut de l'école | Privé |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
| Rythme de formation | Temps plein - Alternance |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | 12500 € |
| Accréditation(s) | FC-RNCP, QUALIOPI, ERASMUS+ |
Description
Nous avons produit sur les deux dernières années autant de données que pendant les 5000 dernières années et le volume de données dans le monde sera multiplié par 7 dans 5 ans...
« Nouvel or noir », carburant de l'économie numérique, les données sont devenues une source d’enrichissement pour les entreprises qui savent les traiter et les valoriser.
Confrontées à cette croissance exponentielle des volumes de données, les entreprises de toutes tailles et tous secteurs, les cabinets de conseil, les organisations publiques, les collectivités, les associations, n’ont d’autre choix que de définir et de mettre en œuvre une stratégie pour gérer leurs données : collecte, classement, stockage, actualisation, sécurisation et exploitation des données pour améliorer leur performance organisationnelle.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de la Data Science et de l’Intelligence Artificielle : statistiques, machine learning, deep learning
- Architecture des systèmes de gestion de données : bases de données relationnelles et NoSQL, data lakes, cloud computing
- Gouvernance des données et conformité : sécurité, confidentialité, règlementation (RGPD, etc.)
- Ingénierie des données : ETL, pipeline de données, automatisation et optimisation des flux
- Applications avancées et projets : analyse prédictive, visualisation de données, cas d’usage industriels et business
Objectifs de la formation
- Recueillir des informations à partir d'ensembles de données vastes et complexes.
- Analyser, traiter et modéliser des données massives à l'aide de modèles statistiques pour les rendre intelligibles et exploitables
- Acquérir une compréhension approfondie des fondements, des méthodes et des technologies des Big Data.
- Savoir pratiquer divers outils d'analyse des données : Excel, Power BI, Tableau…
- Maîtriser les lois et les règlements pertinents pour la gestion et la gouvernance des données.
- Intégrer les questions éthiques, en particulier les questions relatives à la vie privée et à la responsabilité.
- Gérer un projet de gestion des données
- Appliquer la gestion de données à un domaine métier : Marketing et commerce, Finance, RH, Production et maintenance, santé, services, biologie, écologie, gestion des territoires et bien d'autres domaines...
Points forts
- Un Master of Science Data Management
- Une certification professionnelle d’Etat enregistrée au RNCP (Répertoire National des Certifications professionnelles) de niveau 7 (équivalent bac+5) : « Expert infrastructure et traitement des données massives »
- Des certifications professionnelles dont la préparation est intégrée dans le programme :
- Power BI PL 300 Certification
- AWS certification
- Microsoft Azure certification
- Google Analytics certification
- Tableau Data Analyst certification
Découvrir l’établissement
