| 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 |
| Accréditation(s) | QUALIOPI |
Description
Le Mastère Data Engineer de l'Institut F2I forme en 800 heures d'enseignement de véritables experts du traitement de la donnée et du déploiement de solutions d'Intelligence Artificielle.
Cette certification professionnelle de niveau 7 développe une maîtrise complète des infrastructures Big Data : de l'analyse des besoins en stockage de données à la maintenance des architectures, en passant par la conception de pipelines de traitement, la modélisation et visualisation Big Data, les bases NoSQL, et l'intégration de l'IA dans les processus de données massives.
Les étudiants acquièrent des compétences transverses en gestion de projet Data, gouvernance de l'intelligence artificielle, Data Mining, et administration Big Data.
Dispensé par des professionnels du secteur et des experts en activité, ce mastère d'excellence prépare aux postes à responsabilités les plus recherchés : Ingénieur Big Data, Architecte Data, Data Pipeline Engineer, Consultant Big Data ou Développeur Data, dans tous secteurs d'activité où le traitement des données massives constitue un enjeu stratégique majeur.
Thématiques abordées
- Architecture des données et modélisation : conception de bases de données, entrepôts de données, modélisation relationnelle et dimensionnelle
- Traitement et ingestion des données : ETL/ELT, pipelines de données, gestion des flux et des données en temps réel
- Technologies Big Data : Hadoop, Spark, NoSQL, gestion des volumes massifs de données
- Cloud et infrastructures : déploiement cloud, conteneurs, orchestration, sécurité et scalabilité des systèmes
- Programmation et automatisation : langages Python, SQL avancé, scripting, orchestration de workflows
Objectifs de la formation
- Concevoir et déployer des architectures Big Data robustes et scalables.
- Maîtriser les outils ETL pour collecter, transformer et intégrer de grandes volumes de données.
- Optimiser la gestion des bases de données relationnelles et NoSQL pour un traitement performant.
- Développer des pipelines de données automatisés et assurer leur monitoring.
- Garantir la qualité, la sécurité et la conformité des données tout au long du cycle de vie.
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