| Niveau requis | Bac+2 |
|---|---|
| Niveau d'études visé | Bac +3 |
| Date de la prochaine session | Sept. 2026 |
| Durée de la formation en année | 1 an |
| 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 Bachelor 3 - Data Engineering & Développement IA d'Ynov Intelligence Artificielle & Data - Aix en Provence forme des experts opérationnels capables de collecter, traiter et analyser des données volumineuses grâce aux technologies d'intelligence artificielle. Au cours de cette formation de 3 ans, les étudiants maîtrisent la programmation Python et SQL, explorent les bases de données relationnelles et NoSQL, développent des solutions de Machine Learning et Deep Learning, et s'initient aux architectures Big Data avec Spark et les plateformes cloud (AWS, Azure). Grâce à une pédagogie learning by doing basée sur des projets concrets, les étudiants développent des compétences en automatisation, DevOps, visualisation de données et gestion de projet agile. L'alternance en 3ème année permet une immersion professionnelle complète. Les diplômés évoluent vers des postes de Data Engineer Junior, Développeur IA, Data Scientist Junior ou Consultant en Business Intelligence, avec des perspectives d'évolution vers des rôles d'expertise en architectures data et gouvernance des données dans tous les secteurs en transformation numérique.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de la Data Engineering : architecture des données, bases de données relationnelles et NoSQL, ETL/ELT, data lakes
- Développement en Intelligence Artificielle : programmation Python, bibliothèques IA (TensorFlow, PyTorch), machine learning supervisé et non supervisé
- Big Data et Cloud Computing : traitement distribué, Hadoop, Spark, services cloud AWS, Azure, GCP
- Projet et mise en pratique : conception et déploiement d’applications IA intégrant pipeline de données, dashboard et visualisation
- Qualité, sécurité et éthique des données : gouvernance des données, RGPD, sécurité informatique, biais et responsabilité en IA
Objectifs de la formation
- Concevoir et déployer des architectures de données robustes et scalables adaptées aux besoins métiers
- Maîtriser les techniques d’ingénierie des données : collecte, traitement, transformation et stockage
- Développer et optimiser des modèles d’intelligence artificielle pour résoudre des problématiques complexes
- Implémenter des solutions de machine learning en production avec outils modernes et langages adaptés
- Analyser, interpréter et visualiser des données massives pour éclairer la prise de décision
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