| 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 | Non renseigné |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
| Rythme de formation | Alternance |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
| Accréditation(s) | QUALIOPI |
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 : architectures, écosystèmes, et gestion des données massives
- Techniques avancées d’intelligence artificielle et apprentissage automatique appliqués aux données
- Infrastructures et outils : Hadoop, Spark, bases de données NoSQL et cloud computing
- Analyse statistique, modélisation prédictive et visualisation des données
- Projets pratiques et études de cas intégrant collecte, traitement et exploitation des big data
Objectifs de la formation
- Comprendre et définir la stratégie d’un projet en ingénierie des données massives et intelligence artificielle
- Manager efficacement des projets Big Data et IA en assurant gouvernance, gestion des risques et conformité
- Concevoir et déployer des architectures et infrastructures de données adaptées aux besoins métier
- Développer, intégrer et optimiser des solutions innovantes utilisant le machine learning et les algorithmes de data science
- Analyser, visualiser les données massives tout en intégrant les aspects éthiques et responsables de l’IA
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