| Niveau requis | Bac+4 |
|---|---|
| Niveau d'études visé | Bac +5 |
| Date de la prochaine session | Oct. 2026 |
| Durée de la formation en année | 1 an |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
| Rythme de formation | Alternance |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
Description
Ce mastère s’adresse aux étudiants souhaitant devenir des acteurs clés de la transformation numérique. Il prépare à occuper des postes techniques à la croisée de l’ingénierie des données, du cloud computing et de l’intelligence artificielle.
La formation est dispensée en alternance (1 semaine en formation / 3 semaines en entreprise). Les cours sont assurés par des intervenants issus du terrain (consultants, ingénieurs, experts cloud) qui partagent leur expérience pour garantir une formation connectée aux réalités du marché.
Thématiques abordées
Le cursus repose sur une pédagogie active : cours théoriques, projets pratiques, études de cas, mise en situation professionnelle et certifications professionnelles. Il est construit pour garantir une montée en compétences progressive et directement mobilisable en entreprise.
Modules clés :
Conception et mise en œuvre de plateformes cloud basées sur des technologies Big Data et IA
Installation et déploiement de clusters logiciels sur le cloud
Conception et mise en œuvre de flux d’intégration de données et des outils DataOps
Implémentation, organisation et consolidation de solutions de stockage de données massives (DataWarehouse, Data Lake…)
Optimisation de la performance et de la qualité logicielle
Pilotage de projets et mise en œuvre de la stratégie d’exploitation des plateformes Big Data
Objectifs de la formation
Objectifs
Formaliser les cas d’usages Data Driven
Concevoir et mettre en œuvre des plateformes cloud basées sur des technologies Big Data et IA
Installer et déployer des clusters logiciels sur le cloud
Concevoir et mettre en œuvre des flux d’intégration de données et les outils DataOps
Implémenter, organiser et consolider des solutions de stockage de données massives (DataWarehouse, Data Lake…)
Optimiser la performance et la qualité logicielle
Piloter le projet et mettre en œuvre la stratégie d’exploitation des plateformes Big Data
Préconiser des outils et/ou technologies adaptés
Points forts
Points forts de la formation
✅ Titre RNCP Niveau 7 reconnu par l’État
✅ Alternance sur 2 ans pour une montée en compétences progressive
✅ Enseignement dispensé par des professionnels en activité
✅ Certifications professionnelles Cloud incluses et prises en charge par ESSIN
✅ Pédagogie active alliant théorie, pratique et projets réels
✅ Rythme adapté à l’entreprise : 1 semaine en formation / 3 semaines en entreprise
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