| 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 Mastère Data Engineering & IA proposé par le Centre de Formation d'Apprentis numiA en partenariat avec Efrei (Campus Villejuif) forme des experts techniques spécialisés dans la gestion et l'exploitation des données massives.
Cette formation de niveau Bac+5 (RNCP niveau 7) développe des compétences avancées en Machine Learning, Business Intelligence, technologies Cloud et architecture Big Data.
Les étudiants maîtrisent les technologies de stockage, de traitement et d'analyse de données volumineuses (Hadoop, Spark, NoSQL), ainsi que le développement d'algorithmes d'intelligence artificielle et de solutions d'analyse prédictive.
Ils acquièrent également une expertise en gestion de projets Data et en sécurisation des données dans le Cloud.
Les diplômés évoluent vers des postes stratégiques d'Ingénieur Big Data, Architecte Data, Data Engineer, Consultant Big Data ou Spécialiste Infrastructure Data, répondant aux besoins critiques des entreprises en transformation digitale dans tous secteurs d'activité.
Thématiques abordées
- Fondamentaux du Data Engineering : architecture des systèmes Big Data, pipelines de données, ETL/ELT
- Data Science et Intelligence Artificielle : apprentissage supervisé et non supervisé, deep learning, NLP
- Gestion et administration des bases de données : SQL avancé, NoSQL, optimisation des requêtes
- Cloud Computing et DevOps pour Data Engineers : déploiement, orchestration, containers et automatisation
- Projets pratiques et cas d’usage : mise en production, gouvernance des données, éthique et conformité
Objectifs de la formation
- Développer des compétences avancées en architecture et gestion de pipelines de données massives
- Maîtriser les techniques d’ingénierie des données pour garantir qualité, fiabilité et scalabilité
- Concevoir et implémenter des modèles d’Intelligence Artificielle adaptés aux enjeux métiers
- Appliquer des méthodes de traitement et d’analyse de données complexes avec des outils modernes
- Évaluer, déployer et superviser des solutions Data Engineering intégrées en environnement professionnel
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