| 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 | Temps plein - Alternance |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
Description
Le Mastère Data Engineer de Digital School of Paris forme en 2 ans des experts du traitement de données massives et du déploiement de solutions d'intelligence artificielle.
Cette formation d'excellence intègre l'analyse des besoins en infrastructures de données, la conception d'architectures Big Data (Data Mining, bases de données NoSQL, modélisation et visualisation), et la maîtrise des technologies émergentes (acquisition de données ETL, DevOps DataFactory, gouvernance IA).
Les étudiants développent des compétences transverses alliant expertise technique et pilotage de projets Data, de la collecte à l'analyse en passant par le stockage sécurisé et l'automatisation des circuits de traitement.
Dispensé par des professionnels du secteur à travers 800 heures d'enseignement, ce cursus certifié niveau 7 (Bac+5) prépare aux métiers stratégiques de Data Engineer, Ingénieur Big Data, Architecte Data, Data Pipeline Engineer ou Machine Learning Engineer, profils hautement recherchés dans tous secteurs d'activité pour orchestrer la transformation numérique des entreprises.
Thématiques abordées
- Architecture des systèmes Big Data : Hadoop, Spark, Kafka
- Ingénierie des données : ETL, pipelines, ingestion et transformation
- Bases de données avancées : NoSQL, Data Warehousing, modélisation
- Programmation pour Data Engineering : Python, SQL, automatisation
- Sécurité, gouvernance des données et bonnes pratiques DevOps
Objectifs de la formation
- Maîtriser les architectures Big Data et les technologies de traitement de données massives (Hadoop, Spark, Kafka)
- Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données automatisés et robustes
- Implémenter des solutions de stockage et de gestion des données scalables et sécurisées
- Déployer des modèles de traitement temps réel et batch pour répondre aux besoins métiers
- Assurer la qualité, la gouvernance et la conformité des données dans un environnement professionnel
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