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

Description

Le Mastère 1 - Data Engineer (2026) d'Ynov Intelligence Artificielle & Data - Lyon forme les futurs architectes des infrastructures de données. Cette formation de pointe vous apprend à concevoir des architectures data robustes, automatiser des flux de données complexes et transformer des millions de lignes brutes en leviers stratégiques pour les entreprises. Au programme : maîtrise approfondie de Python, SQL et NoSQL, algorithmie avancée, data science, développement de pipelines de traitement ultra-performants et exploitation des outils d'industrialisation de la donnée. Vous développerez des compétences recherchées en Big Data, cloud computing, Business Intelligence et intégration de l'IA dans les processus data. À l'issue de cette formation en alternance, vous pourrez évoluer vers des postes stratégiques de Data Engineer, Data Architect, Machine Learning Engineer, Consultant data/IA ou Ingénieur cloud data, des profils ultra-recherchés dans tous les secteurs d'activité.

Programme

• Algorithmie avancée et développement : structures de données, automatisation ET API, web scraping, scripting Python/SQL/R
• Architecture et gestion de flux de données massives : conception de pipelines, bases de données SQL/NoSQL, optimisation des performances
• Cloud computing et infrastructures Big Data : déploiement sur AWS, gestion d'environnements cloud, automatisation DevOps
• Business Intelligence et visualisation : outils BI, construction de dashboards, interprétation stratégique des données
• Projets pratiques et alternance : mise en œuvre en entreprise, challenges data, gestion de projets collaboratifs

Objectifs de la formation

• Appliquer des méthodes avancées de collecte, traitement et intégration de données massives (Big Data)
• Concevoir et déployer des architectures data sécurisées et scalables sur des plateformes cloud
• Automatiser les pipelines de données avec des outils modernes pour assurer la qualité et la disponibilité des données
• Optimiser les performances des bases de données relationnelles et NoSQL en fonction des cas d’usage
• Collaborer efficacement avec les équipes data science et IT pour livrer des solutions data-driven performantes