| 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 - Lyon forme des experts techniques capables de concevoir et développer des solutions IA concrètes pour transformer les données en leviers stratégiques. Au programme : maîtrise avancée de Python, SQL, NoSQL, DevOps et bases de données distribuées, développement d'algorithmes de Machine Learning et Deep Learning, ainsi que l'automatisation des pipelines de données via l'ETL et les API. Cette formation par projets développe des compétences en data engineering, analyse prédictive et architecture de systèmes IA, avec une approche hands-on sur des outils professionnels (AWS, Docker, GitHub). Les diplômés évoluent vers des postes de Data Engineer, Développeur IA, Data Scientist Junior ou Chef de projet Data & IA, devenant les architectes de la transformation numérique dans tous les secteurs d'activité.
Thématiques abordées
- Fondamentaux du data engineering : bases de données relationnelles, NoSQL, ETL, intégration et traitement des flux de données
- Développement IA et data science : algorithmes de machine learning, deep learning, mathématiques appliquées à la data
- Infrastructures et DevOps : gestion de projets, déploiement continu, conteneurs, cloud computing
- Projets collaboratifs en mode agile : conception, développement et pilotage de solutions IA en équipe
- Alternance et professionnalisation : application des compétences en entreprise, spécialisation en Data Engineering ou Data & IA
Objectifs de la formation
- Maîtriser la collecte, le traitement et l'analyse avancée des données pour extraire des informations exploitables.
- Concevoir et développer des solutions d'intelligence artificielle adaptées aux besoins concrets des entreprises.
- Appliquer les techniques de machine learning et de data engineering pour gérer efficacement de grands volumes de données.
- Piloter des projets IA & data de bout en bout en mode collaboratif et en intégrant les contraintes techniques et business.
- Développer un profil polyvalent alliant compétences techniques pointues et agilité pour s'adapter aux évolutions du secteur tech.
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