| Niveau d'études visé | Bac +5 |
|---|---|
| Durée de la formation en année | Non renseignée |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
| Rythme de formation | Alternance |
| Prix | Non renseigné |
| Accréditation(s) | EQUIS, CGE, EESPIG, CTI, EUR-ACE, AACSB, AMBA, QUALIOPI |
Description
Le Master of Science in Data Engineering for Artificial Intelligence du Centre de Formation d'Apprentis numiA, proposé par DSTI, forme des experts capables de maîtriser l'ensemble des enjeux techniques de l'ingénierie des données modernes.
Cette formation d'excellence développe des compétences pointues en architectures Big Data, pipelines de données distribuées, et déploiement d'algorithmes d'intelligence artificielle.
Les étudiants acquièrent une expertise complète en programmation Python, Java et Scala, cloud computing (AWS, Azure), ainsi qu'en machine learning et deep learning appliqués.
Le programme intègre également les méthodologies DevOps et l'intégration continue, essentielles pour l'industrie 4.
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Cette formation hybride de niveau RNCP 7 prépare directement aux métiers de Data Engineer, Machine Learning Engineer, Cloud Solutions Architect et Chief Data Officer, avec un taux de placement de 95% dans les 6 mois et un salaire de départ moyen de 49k€.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de la Data Engineering : architectures Big Data, pipelines de données, ETL/ELT, bases de données relationnelles et NoSQL
- Intelligence Artificielle appliquée : machine learning, deep learning, traitement du langage naturel, vision par ordinateur
- Programmation et outils : Python avancé, Spark, Hadoop, Docker, Kubernetes, cloud computing (AWS, Azure)
- Gestion et gouvernance des données : qualité, sécurité, protection des données, data management, éthique de l’IA
- Projet d’intégration et expertise métier : conception et déploiement de solutions data IA, collaboration interdisciplinaire, études de cas réels
Objectifs de la formation
- Maîtriser l'analyse, la conception, la mise en œuvre et le suivi des architectures informatiques et Big Data
- Déployer et administrer efficacement des pipelines de données et gérer des volumes variés de données structurées et non structurées
- Mettre en place des architectures d'intégration continue en adoptant les méthodologies DevOps
- Concevoir et déployer des algorithmes d'intelligence artificielle, incluant Machine Learning et Deep Learning
- Assurer la gestion et l'optimisation des systèmes IT pour répondre aux besoins des entreprises en data engineering et IA
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