En bref
| Statut | Privé |
|---|---|
| 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 (2026) d'Ynov Intelligence Artificielle & Data - Strasbourg forme les futurs architectes de la donnée capables de concevoir des infrastructures data robustes et automatiser des flux de données complexes. Au cœur de ce programme de 2 ans, vous maîtriserez l'algorithmie avancée et le développement spécialisé en ingénierie des données, l'architecture et l'administration de bases de données SQL et NoSQL, ainsi que l'infrastructure et l'orchestration de flux de données avec des outils comme Kafka, Airflow et Apache Spark. Vous développerez une expertise pointue en Python, BI, stockage distribué et industrialisation de l'IA dans le cloud, tout en appliquant les méthodologies agiles dans des projets concrets. Cette formation par projets vous prépare à devenir Data Engineer, Data Architect, Machine Learning Engineer ou Consultant data/IA, 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 - qui s'arrachent ces experts de la transformation numérique.
Programme
- Algorithmie, structures de données avancées, développement Python, SQL, R, automatisation de la collecte et traitement des données (API, web scraping, crawling), principes SOLID
- Conception et gestion des architectures data, pipelines de traitement, gestion de bases NoSQL et SQL, industrialisation des flux massifs de données
- Business Intelligence, visualisation de données, exploitation stratégique des données pour la prise de décision
- Outils et plateformes professionnelles : GitHub, JetBrains, AWS Academy, gestion collaborative (Notion, Miro)
- Projets concrets en mode bootcamp, encadrement par mentors experts data, pédagogie active sans cours magistraux, préparation à l'insertion en alternance
Objectifs de la formation
- Concevoir, construire et maintenir des architectures Big Data performantes et scalables
- Maîtriser les outils et langages de programmation pour le traitement et l’intégration des données
- Optimiser les pipelines de données pour garantir qualité, sécurité et disponibilité des datasets
- Déployer et monitorer des solutions de stockage distribuées et des bases de données NoSQL
- Analyser et résoudre des problématiques complexes liées au traitement massif des données en environnement industriel
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- 10 Place Gutenberg, Strasbourg 67000
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