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 - Toulouse forme les futurs architectes de la donnée capables de concevoir des infrastructures data robustes et évolutives. Ce parcours intensif développe une maîtrise technique approfondie en Python, SQL, NoSQL, Big Data et technologies cloud (AWS, GCP, Azure), permettant de construire et automatiser des pipelines de traitement de données complexes. Les étudiants apprennent à orchestrer des flux massifs avec des outils industriels comme Apache Spark, Kafka, Airflow et Docker, tout en développant des compétences en architecture distribuée, stockage avancé et sécurisation des données. Cette formation par projets concrets prépare à transformer des millions de lignes de données brutes en leviers stratégiques d'aide à la décision. À l'issue de ces deux années, les diplômés évoluent vers des postes hautement recherchés : Data Engineer, Architecte Big Data, Ingénieur MLOps, Consultant Data ou Ingénieur Cloud Data, dans tous les secteurs d'activité où la donnée constitue un enjeu stratégique majeur.
Programme
- Architecture et ingestion des données : conception de pipelines, gestion des flux massifs, automatisation des traitements
- Bases de données relationnelles et NoSQL : modélisation, optimisation et requêtage avancé (SQL, MongoDB, Cassandra)
- Outils de traitement et d'industrialisation : maitrise de Python, Spark, Airflow, Docker et Kubernetes
- Business Intelligence et visualisation : transformation de données en indicateurs, création de dashboards pertinents
- Projet et mise en production : défis en équipe, intégration continue, déploiement sur cloud et sécurité des données
Objectifs de la formation
- Concevoir des architectures data robustes et scalables pour gérer des flux massifs de données en environnement professionnel.
- Automatiser et industrialiser des pipelines de traitement des données en maîtrisant Python, SQL, NoSQL et les outils BI.
- Transformer des données brutes en informations stratégiques exploitables par les entreprises grâce à la mise en place de workflows efficaces.
- Exploiter les techniques d’intelligence artificielle pour produire des analyses éclairantes adaptées aux besoins métiers.
- Réaliser et piloter des projets data complexes, depuis la collecte jusqu’à la valorisation des données, pour répondre à des enjeux concrets.
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