| 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 | Privé |
| 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 - Rouen te forme en 3 ans aux métiers d'avenir de la data et de l'IA. Tu maîtrises la collecte, l'analyse et l'exploitation des données grâce à une approche technique complète : programmation Python et SQL, manipulation des bases de données relationnelles et NoSQL, technologies Big Data (Hadoop, Spark), déploiement sur le cloud (AWS, Azure), Machine Learning et DevOps. La formation développe ton expertise en automatisation des pipelines de données, Business Intelligence, et création de solutions IA concrètes à travers une pédagogie immersive axée sur les projets réels. L'alternance en 3ème année te professionnalise directement en entreprise. À l'issue du cursus, tu obtiens un titre RNCP niveau 6 reconnu par l'État et deviens Data Engineer Junior, Développeur IA, Data Scientist Junior, Consultant en Business Intelligence ou Chef de projet Data & IA, prêt à piloter la transformation digitale des entreprises.
Thématiques abordées
- Ingénierie des données : modélisation, architecture de bases de données, ETL et gestion des flux
- Développement en intelligence artificielle : apprentissage supervisé, non supervisé, réseaux de neurones et deep learning
- Outils et langages : Python, SQL, Spark, plateformes de cloud computing (AWS, GCP)
- Big Data et traitement distribués : Hadoop, systèmes NoSQL, optimisation et scalabilité
- Projets pratiques et gestion de cycle de vie des données : conception, déploiement et maintenance de solutions IA
Objectifs de la formation
- Concevoir et optimiser des architectures de données complexes pour des applications IA.
- Développer des algorithmes d’intelligence artificielle performants et adaptables.
- Maîtriser les outils de programmation et les frameworks spécialisés en data engineering et IA.
- Mettre en œuvre des pipelines de traitement et d’analyse de données à grande échelle.
- Évaluer la qualité des données et garantir la sécurité et conformité des systèmes déployés.
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