| 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) | FC-RNCP |
Description
Le Bachelor 3 - Data Engineering & Développement IA (2026) d'Ynov Intelligence Artificielle & Data - Paris Ouest forme les futurs experts capables de transformer les données en solutions intelligentes. Au programme : maîtrise approfondie de Python, SQL, NoSQL, développement d'algorithmes de Machine Learning, techniques avancées de data engineering et outils DevOps pour l'industrialisation des modèles IA. Les étudiants développent leurs compétences à travers une pédagogie par projets concrets : Hackathons, challenges 48h, Ydays collaboratifs et projets d'entreprise en mode immersif. La troisième année s'effectue en alternance pour une professionnalisation optimale, permettant d'acquérir une expertise opérationnelle en analyse de données complexes, automatisation de la collecte et sécurisation des traitements. Cette formation débouche sur un titre RNCP niveau 6 reconnu par l'État et ouvre les portes aux métiers stratégiques : Data Analyst, Développeur IA, Data Engineer Junior, Consultant en Business Intelligence ou Chef de projet Data & IA. Les diplômés rejoignent des secteurs dynamiques (finance, santé, e-commerce, cybersécurité) où ils deviennent des acteurs clés de la transformation numérique des entreprises.
Thématiques abordées
- Fondamentaux du Data Engineering : architecture des données, ETL/ELT, bases de données relationnelles et NoSQL
- Développement en Intelligence Artificielle : langages (Python, R), bibliothèques (TensorFlow, PyTorch), modélisation et entraînement de modèles
- Big Data et systèmes distribués : Hadoop, Spark, gestion de clusters, traitement en temps réel
- Data Science appliquée : statistiques, visualisation des données, machine learning supervisé et non supervisé
- Projets professionnels et méthodologies agiles : gestion de projets data, intégration continue, déploiement de solutions IA en production
Objectifs de la formation
- Être capable de collecter, traiter et analyser efficacement des données massives à l’aide d’outils avancés d’ingénierie des données.
- Concevoir et développer des solutions d’intelligence artificielle adaptées aux besoins concrets des entreprises, en appliquant des méthodes de machine learning et d’IA avancées.
- Gérer un projet data & IA de bout en bout en mode collaboratif, incluant la conception, le développement, le déploiement et la maintenance des systèmes.
- Maîtriser les technologies clés comme les bases de données NoSQL, le DevOps, et l’algorithmique appliquée à la data science pour assurer la robustesse et l’évolutivité des infrastructures.
- Acquérir une culture professionnelle multidisciplinaire intégrant aspects techniques, analytiques et stratégiques pour devenir un acteur clé dans le domaine de la data et de l’IA.
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