| Niveau requis | Bac+3 |
|---|---|
| Niveau d'études visé | Bac +5 |
| Date de la prochaine session | Sept. 2026 |
| Durée de la formation en année | 2 ans |
| 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 Mastère 1 - Data Engineer (2026) d'Ynov Intelligence Artificielle & Data - Aix en Provence forme des experts capables de concevoir et gérer l'architecture des données massives. Au cœur du programme : la maîtrise des langages Python, SQL et NoSQL, la conception de pipelines de données automatisés avec des outils comme Airflow et Kafka, et l'industrialisation de l'IA sur les plateformes cloud (AWS, Azure, GCP). Les étudiants développent des compétences en algorithmie avancée, administration de bases de données, traitement distribué avec Apache Spark et déploiement de modèles de machine learning en production. Cette formation en alternance privilégie l'apprentissage par projets concrets : construction de data pipelines, automatisation de flux complexes, et transformation de millions de lignes de données brutes en insights stratégiques. Les diplômés accèdent à des postes de Data Engineer, Architecte Big Data, Machine Learning Engineer ou Consultant Data, profils ultra-recherchés capables de structurer l'information et d'exploiter la puissance de l'IA pour les entreprises de tous secteurs.
Thématiques abordées
- Architecture et gestion des données : Modélisation, bases de données relationnelles et NoSQL, systèmes distribués
- Ingénierie des données : Extraction, transformation et chargement (ETL), pipelines de données, qualité et gouvernance des données
- Technologies Big Data : Hadoop, Spark, Kafka, traitement en temps réel et batch
- Cloud computing et déploiement : Services cloud (AWS, Azure, GCP), conteneurisation, automatisation et orchestration
- Programmation et outils : Python, Scala, SQL avancé, gestion des workflows et outils DevOps pour data engineering
Objectifs de la formation
- Concevoir et optimiser des architectures Big Data robustes pour gérer des flux massifs de données en entreprise.
- Automatiser la collecte, le traitement et l'intégration des données via des pipelines efficaces avec Python, SQL et NoSQL.
- Appliquer les meilleures pratiques de développement (principes SOLID) pour assurer la maintenabilité et la performance des solutions data.
- Exploiter les outils de Business Intelligence et les plateformes cloud pour analyser et visualiser les données stratégiques.
- Gérer des projets complexes en data engineering en collaboration avec des équipes en mode agile, grâce à une pédagogie par projets concrets et immersion en entreprise.
