En bref
| Accréditation(s) | QUALIOPI |
|---|---|
| Niveau RNCP | Titre RNCP de Niveau 7 |
| Niveau d’études | Bac +5 |
| Rythme | Temps plein - Alternance |
| Modalité | En présentiel |
| Date de rentrée | Sept. 2026 |
| Durée | 2 ans |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
Description
Le Mastère 1 - Data Engineer d'Ynov Intelligence Artificielle & Data - Nice-Sophia (2026) forme les architectes de la donnée de demain à travers un parcours immersif de 2 ans axé sur l'ingénierie des infrastructures Big Data. Les étudiants maîtrisent les technologies de pointe : Python, SQL/NoSQL, Apache Spark, Kafka, Airflow, ainsi que les plateformes cloud AWS, GCP, Azure pour concevoir des architectures data robustes et automatiser des pipelines de traitement de données massives. Grâce à une pédagogie active sans cours magistraux, privilégiant les projets en mode bootcamp, le développement d'APIs, le web scraping et les pratiques MLOps avec Docker et Kubernetes, ils développent une expertise technique complète. L'alternance obligatoire permet une immersion professionnelle immédiate sur des projets data complexes. Les diplômés accèdent aux métiers stratégiques du secteur : Data Engineer, Data Architect, Ingénieur MLOps, Consultant Data ou Spécialiste infrastructure cloud, des profils ultra-recherchés capables de transformer les données brutes en leviers stratégiques d'entreprise.
Programme
- Architecture des systèmes Big Data : infrastructures, cloud computing, gestion des clusters
- Ingestion, stockage et streaming des données : ETL/ELT, bases NoSQL, data lakes, Apache Kafka
- Traitement et transformation des données : programmation en Python/Scala, frameworks Spark et Hadoop
- Modélisation et optimisation des bases de données : modélisation relationnelle et orientée document, indexation, optimisation des requêtes
- Sécurité des données et gestion des projets : gouvernance des données, protection des données personnelles, méthodologies Agile et DevOps
Objectifs de la formation
- Concevoir et gérer des architectures de données robustes et scalables adaptées aux besoins métiers
- Maîtriser les technologies de bases de données relationnelles et NoSQL pour l’optimisation des flux de données
- Implémenter des pipelines ETL performants pour l’intégration et la transformation des données massives
- Appliquer des techniques avancées de gestion et sécurisation des données dans un environnement Big Data
- Utiliser des outils de programmation et d’automatisation pour optimiser les processus d’ingénierie des données
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- Place Sophie LAFFITTE, Valbonne 06560
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