Mastère 1 - Data Engineer (2026) - Ynov intelligence Artificielle & Data - Val d’Europe
| 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 | Privé |
| 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 - Paris Est forme les architectes des données de demain. Cette première année de spécialisation vous plonge au cœur de l'ingénierie des données avec l'apprentissage de Python, SQL/NoSQL, des architectures de bases de données et des méthodologies de tests. Vous développez des compétences en machine learning, maîtrisez la gestion de projets IT et les stratégies SI pour concevoir des pipelines de données robustes. À travers des projets concrets en mode bootcamp et une pédagogie active, vous apprenez à automatiser les flux de données, exploiter les technologies Big Data et déployer des solutions sur les plateformes cloud (AWS, Azure, GCP).
Cette formation vous prépare à devenir Data Engineer, Architecte Big Data, Ingénieur MLOps ou Consultant Data - des profils ultra-recherchés capables de transformer des millions de lignes de données brutes en leviers stratégiques pour les entreprises de tous secteurs (banque, e-commerce, santé, industrie).
Thématiques abordées
- Machine Learning : principes fondamentaux et applications pratiques dans le traitement des données
- Architecture et administration des bases de données : conception, gestion et optimisation
- Méthodologies de tests et tests unitaires : assurer la fiabilité et la maintenabilité des systèmes data
- Gestion de projet IT et pilotage de la stratégie système d'information (SI)
- Introduction au Big Data & Data Visualization, Deep Learning, architectures distribuées et outils ETL
Objectifs de la formation
- Maîtriser la conception et l’optimisation de pipelines de données pour gérer des flux massifs en temps réel et batch.
- Développer des compétences avancées en machine learning, architecture de bases de données et administration pour des infrastructures data robustes.
- Appliquer méthodiquement les tests unitaires et les bonnes pratiques de développement pour garantir la qualité et la maintenabilité des solutions data.
- Piloter des projets IT data centrés sur la stratégie SI, incluant la gestion d’équipe et l’implémentation de solutions cloud et Big Data.
- Utiliser efficacement les outils ETL, la data visualisation et les architectures distribuées pour transformer des données brutes en informations stratégiques exploitables.
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