| Niveau requis | Bac+3 |
|---|---|
| Niveau d'études visé | Bac +5 |
| Date de la prochaine session | Sept. 2026 |
| Durée de la formation en année | Non renseignée |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
| Rythme de formation | Alternance |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
Description
Le Master of Science 1 - Data Solutions Architect NWoW d'Éstiam Lyon forme des architectes de solutions data capables de concevoir et piloter des infrastructures de données complexes dans un environnement professionnel en transformation. Au cœur du programme : la modélisation de bases de données avancées, l'analyse prédictive avec l'intelligence artificielle, la maîtrise des progiciels SAP et Salesforce, ainsi que l'administration cloud et la sécurité informatique. Les étudiants développent des compétences stratégiques en gestion de projet, en algorithmique avancée et en développement d'API, tout en approfondissant les mathématiques financières et le data mining. Cette formation professionnalisante, ponctuée de hackathons et de missions en entreprise, prépare aux métiers d'architecte de données, consultant en systèmes d'information, chef de projet data ou encore responsable transformation digitale dans les secteurs de la finance, du conseil et des technologies émergentes.
Thématiques abordées
- Architecture des solutions data : conception, modélisation et intégration des systèmes
- Gestion des données et bases de données : SQL, NoSQL et data warehousing
- Ingénierie de données : pipelines, ETL, ingestion et transformation des données
- Data gouvernance et sécurité : conformité, qualité des données et protection
- Nouvelle organisation du travail (NWoW) : méthodologies agiles, collaboration et gouvernance IT
Objectifs de la formation
- Concevoir et déployer des architectures de données adaptées aux besoins métier en environnement NWoW
- Maîtriser les outils et techniques avancées de gestion, traitement et sécurisation des données massives
- Intégrer les principes d'agilité et de collaboration multidisciplinaire dans les projets data
- Évaluer les performances et optimiser les systèmes pour garantir la scalabilité et la fiabilité des solutions
- Appliquer les méthodologies innovantes pour transformer les données en leviers stratégiques d’aide à la décision
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