En bref
| Accréditation(s) | QUALIOPI |
|---|---|
| Niveau RNCP | Titre RNCP de Niveau 7 |
| Niveau d'études visé | Bac +5 |
| Rythme de formation | Temps plein - Alternance |
| Modalité | En présentiel |
| Date de la prochaine session | Sept. 2026 |
| Durée de la formation en année | 2 ans |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
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
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