| 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 - Nice-Sophia forme des experts opérationnels capables de collecter, traiter et exploiter efficacement les données grâce à l'intelligence artificielle. En troisième année, les étudiants approfondissent les mathématiques appliquées à la data science, le DevOps, les bases de données NoSQL et les concepts d'IA avancés. Le programme privilégie l'apprentissage par projets concrets avec une pédagogie immersive : développement de solutions IA réelles, maîtrise de Python et SQL, manipulation des technologies Big Data (Hadoop, Spark), déploiement sur les plateformes cloud (AWS, Azure, GCP) et automatisation des pipelines avec Docker et Kubernetes. Cette formation en alternance développe l'autonomie, la créativité et l'adaptabilité recherchées par les recruteurs. Les diplômés évoluent vers des postes de Data Engineer Junior, Développeur IA, Data Scientist Junior, Consultant en Business Intelligence ou Chef de projet Data & IA, avec un titre RNCP niveau 6 reconnu par l'État validant leur expertise technique et leur capacité à piloter des projets innovants de A à Z.
Thématiques abordées
- Fondamentaux du Data Engineering : bases de données relationnelles et NoSQL, ETL, pipeline de données
- Développement en Intelligence Artificielle : apprentissage supervisé/non supervisé, Machine Learning, Deep Learning
- Infrastructures et DevOps pour la data : cloud computing, gestion de clusters, automatisation et déploiement continu
- Analyse avancée de données et visualisation : statistiques appliquées, outils de BI, data storytelling
- Projets appliqués et professionnalisation : travail en équipe, cas d’usage réels, préparation à l’alternance et spécialisation
Objectifs de la formation
- Maîtriser les techniques avancées de collecte, traitement et analyse des données massives (Big Data) pour répondre aux enjeux des entreprises.
- Développer et déployer des solutions d’intelligence artificielle, incluant le machine learning et le deep learning, adaptées à des cas d’usage concrets.
- Concevoir et gérer des architectures de données robustes, incluant bases NoSQL et environnements DevOps pour assurer la scalabilité et la performance.
- Piloter des projets Data & IA en mode collaboratif, de la définition du besoin à la mise en production, avec une démarche agile et orientée résultats.
- Acquérir les certifications professionnelles et les compétences techniques valorisées par le marché pour booster l’employabilité dès le diplôme.
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