| 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 (2026) d'Ynov Intelligence Artificielle & Data - Lille représente l'année de professionnalisation ultime qui transforme les étudiants en experts opérationnels. Cette troisième année se concentre sur les mathématiques appliquées à la data science, le DevOps, les bases de données NoSQL et les concepts d'IA avancés. Grâce à une pédagogie axée sur des projets concrets et la possibilité d'alternance, les étudiants développent une maîtrise technique approfondie des technologies big data, du machine learning et de l'architecture cloud. Ils acquièrent les compétences pour collecter, analyser et exploiter efficacement les données, tout en pilotant des projets de A à Z en mode collaboratif. Cette formation débouche sur des métiers d'avenir tels que Data Engineer Junior, Développeur IA, Data Scientist Junior ou Consultant en Business Intelligence, préparant les diplômés à devenir des acteurs clés de la transformation numérique des entreprises avec un titre RNCP niveau 6 reconnu par l'État.
Thématiques abordées
- Architecture de données et ingestion : bases de données, pipelines ETL, stockage cloud
- Programmation avancée : Python, Scala, optimisation de code pour le traitement des données
- Machine Learning et intelligence artificielle : algorithmes, modélisation, déploiement de modèles IA
- Big Data et technologies associées : Hadoop, Spark, gestion et analyse de données massives
- Projet professionnel encadré : conception, développement et mise en production d’une solution data-driven
Objectifs de la formation
- Concevoir et déployer des architectures data robustes et scalables adaptées aux besoins métier
- Développer des algorithmes d’intelligence artificielle pour résoudre des problématiques complexes
- Maîtriser les outils et langages de programmation dédiés au data engineering et à l’IA (Python, SQL, Spark)
- Analyser, nettoyer et transformer des jeux de données volumineux pour en extraire des insights exploitables
- Implémenter des solutions d’automatisation intelligente et d’optimisation des processus décisionnels
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