| 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 - Toulouse vous forme en 3 ans aux métiers stratégiques de la data et de l'intelligence artificielle. Grâce à une pédagogie immersive axée sur le learning by doing, vous maîtriserez la programmation Python et SQL, l'architecture des bases de données relationnelles et NoSQL, les technologies Big Data (Spark, Hadoop), le cloud computing (AWS, Azure) et les techniques avancées de Machine Learning. La formation développe vos compétences en DevOps, automatisation et visualisation de données, tout en vous préparant aux certifications professionnelles reconnues. Vous piloterez des projets concrets en équipe et bénéficierez d'une alternance en 3ème année pour une immersion professionnelle complète. Cette formation débouche sur des métiers d'avenir : Data Engineer, Data Scientist, Développeur IA, Consultant en Business Intelligence ou Chef de projet Data & IA, avec un taux d'employabilité de 77% et un accès facilité aux mastères de spécialisation.
Thématiques abordées
- Fondamentaux du Data Engineering : bases de données SQL/NoSQL, architecture data, pipelines ETL
- Développement IA et Machine Learning : algorithmes, modèles prédictifs, deep learning, NLP
- Mathématiques appliquées et statistiques pour la data science
- DevOps et gestion des infrastructures pour projets IA : cloud computing, conteneurs, automatisation
- Projet professionnel et alternance : conception et déploiement de solutions IA/Data en entreprise, spécialisation Data & IA ou Data Engineering
Objectifs de la formation
- Concevoir et optimiser des pipelines de données pour garantir la qualité et la disponibilité des flux d’information
- Maîtriser les langages de programmation essentiels (Python, SQL) pour le développement d’algorithmes d’IA et de traitement des données
- Implémenter des modèles d’apprentissage automatique adaptés à des cas d’usage métiers variés
- Analyser et interpréter des jeux de données complexes pour extraire des insights exploitables
- Déployer et intégrer des solutions d’intelligence artificielle dans des environnements informatiques industriels