| 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 | Non renseigné |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
| Rythme de formation | Temps plein - Alternance |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
| Accréditation(s) | FC-RNCP |
Description
Le Mastère 1 - Data Engineer proposé par Ynov Intelligence Artificielle & Data - Paris Ouest forme les futurs architectes de la donnée capables de gérer des flux massifs d'informations. Cette formation de deux ans développe une expertise technique avancée en algorithmie, data science et architecture des bases de données. Les étudiants maîtrisent les technologies de pointe (Python, SQL, NoSQL, Spark, Docker) et apprennent à construire des pipelines de données robustes, automatiser les processus ETL et déployer des modèles d'IA en production via les pratiques MLOps. La pédagogie active privilégie les projets concrets, les hackathons et l'alternance pour une immersion professionnelle totale. Les diplômés accèdent à des postes stratégiques de Data Engineer, Data Architect, Machine Learning Engineer ou Ingénieur cloud data, profils ultra-recherchés dans tous les secteurs (retail, banque, santé, industrie) pour transformer les données brutes en leviers décisionnels stratégiques.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de la data engineering : architecture des données, modèles de données, ETL et flux de données
- Technologies Big Data : Hadoop, Spark, bases NoSQL, gestion des clusters et traitement distribué
- Développement et automatisation : Python, Scala, pipelines CI/CD, orchestration avec Airflow
- Cloud et infrastructure : services AWS/GCP/Azure, conteneurs, déploiement et sécurisation des systèmes
- Qualité et gouvernance des données : data cleaning, intégrité, conformité RGPD, documentation et monitoring
Objectifs de la formation
- Concevoir et optimiser des architectures data robustes pour gérer des flux massifs de données.
- Automatiser le traitement des données complexes via la mise en place de pipelines efficaces et sécurisés.
- Maîtriser les langages Python, SQL et NoSQL, ainsi que les outils de Business Intelligence et d’industrialisation des données.
- Exploiter la puissance de l’intelligence artificielle pour produire des analyses décisionnelles stratégiques.
- Travailler en équipe sur des projets concrets en mode bootcamp, appliquant des compétences professionnelles via des outils de pointe.
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