En bref
| Statut | Privé |
|---|---|
| Accréditation(s) | QUALIOPI |
| Niveau RNCP | Titre RNCP de Niveau 6 |
| Niveau d’études | Bac +3 |
| Rythme | Temps plein - Alternance |
| Modalité | En présentiel |
| Date de rentrée | Sept. 2026 |
| Durée | 1 an |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
Description
Le Bachelor 3 - Data Engineering & Développement IA d'Ynov Intelligence Artificielle & Data - Strasbourg (2026) constitue la phase d'expertise et de professionnalisation du parcours. Cette troisième année approfondit les mathématiques appliquées à la data science, le DevOps, les bases de données NoSQL et les concepts d'IA avancés. Les étudiants développent une expertise technique pointue en Python, SQL, machine learning et automatisation des pipelines de données, tout en maîtrisant les outils professionnels (AWS, Docker, Spark) pour créer des solutions IA concrètes. La formation privilégie l'apprentissage par projets avec des hackathons, challenges 48h et événements inter-campus, permettant aux diplômés de devenir des Data Engineers, Développeurs IA, Data Scientists junior ou Consultants en Business Intelligence. Cette formation professionnalisante, accessible en alternance, forme des experts opérationnels capables de piloter des projets data de A à Z et de répondre aux défis technologiques des entreprises dans tous secteurs.
Programme
- Fondamentaux du Data Engineering : architectures Big Data, bases de données relationnelles et NoSQL, ETL et pipelines de données
- Développement et déploiement de modèles IA : apprentissage supervisé et non supervisé, deep learning, framework TensorFlow et PyTorch
- Programmation avancée pour la data : Python, SQL avancé, traitement parallèle et automatisation
- Cloud Computing et gestion des infrastructures : plateformes AWS, Azure, orchestrations Docker et Kubernetes
- Projets industriels et méthodologie Agile : gestion de projet, collaboration en équipe, mise en production et optimisation continue
Objectifs de la formation
- Concevoir et déployer des architectures de données évolutives et performantes pour des projets IA.
- Maîtriser les langages de programmation et frameworks essentiels à l’ingénierie des données et au développement d’IA.
- Analyser, nettoyer et transformer des jeux de données massifs pour faciliter l'exploitation algorithmique.
- Développer, entraîner et optimiser des modèles d’intelligence artificielle adaptés à des cas d’usage réels.
- Appliquer les bonnes pratiques en gestion de projet data, sécurité des données et respect de l’éthique IA.
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- 10 Place Gutenberg, Strasbourg 67000
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