Mastère 1 - data engineer (2026) Ynov intelligence Artificielle & Data - Lille

Description

Le Mastère 1 - Data Engineer (2026) d'Ynov Intelligence Artificielle & Data - Lille forme sur 2 ans les futurs architectes de la donnée. Cette formation complète enseigne la conception d'architectures data robustes, l'automatisation de flux de données complexes et l'industrialisation de l'IA. Au programme : maîtrise de Python, SQL, NoSQL, de la BI et des outils cloud (AWS, Azure, GCP), développement de pipelines ETL/ELT avec Apache Spark, Kafka et Airflow, ainsi que l'apprentissage des technologies Big Data et des pratiques DevOps. Les étudiants développent des compétences en résolution de problèmes complexes, en collaboration transversale et en veille technologique à travers des projets concrets et une pédagogie active sans cours magistraux. Les diplômés accèdent à des postes stratégiques et recherchés : Data Engineer, Architecte Big Data, Ingénieur MLOps, Consultant Data ou spécialiste en infrastructure cloud, avec des opportunités d'évolution vers des rôles de Lead Data Engineer, Data Architect ou Manager Data dans tous les secteurs d'activité.

Programme

• Algorithmie & développement en ingénierie des données : structures avancées (listes chaînées, arbres, graphes), automatisation collecte et traitement (API, web scraping), scripts Python/SQL/R, bonnes pratiques SOLID
• Architecture et gestion des infrastructures big data : conception de pipelines de données robustes, gestion des flux massifs, outils NoSQL et cloud data
• Industrialisation et automatisation des workflows : orchestration des traitements, CI/CD de données, optimisation des performances
• Business Intelligence & Data Visualisation : exploitation analytique des données, outils BI, tableaux de bord, prise de décision basée sur la donnée
• Intelligence Artificielle appliquée à la donnée : introduction au machine learning, intégration IA dans les processus data, projets concrets en environnement professionnel

Objectifs de la formation

• Concevoir et maintenir des architectures de données robustes et évolutives adaptées aux besoins métiers.
• Maîtriser les langages de programmation et outils Big Data pour le traitement et l’analyse de grands volumes de données.
• Automatiser les processus d’intégration, de transformation et de nettoyage des données pour garantir leur qualité.
• Implémenter des pipelines de données sécurisés et performants dans des environnements cloud et on-premise.
• Analyser et optimiser les performances des systèmes de gestion de données pour assurer leur fiabilité et leur scalabilité.