| 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 | À distance |
| Prix | Non renseigné |
Description
Le Mastère 1 - Data Engineer d'Ynov Intelligence Artificielle & Data - Bordeaux forme les architectes de demain capables de concevoir des infrastructures data robustes et d'automatiser des flux de données complexes. Cette formation vous apprend à maîtriser Python, SQL et NoSQL, à construire des pipelines de traitement performants et à exploiter les technologies cloud (AWS, GCP, Azure) pour transformer des millions de lignes brutes en leviers stratégiques. Vous développez des compétences pointues en Big Data avec Apache Spark, en orchestration avec Airflow, et en industrialisation MLOps pour déployer l'IA en production. À travers une pédagogie 100% projet sans cours magistral, vous acquérez l'expertise technique nécessaire pour devenir Data Engineer, Architecte Big Data, Ingénieur MLOps ou Consultant Data. Ces profils ultra-recherchés par toutes les entreprises bénéficient d'un marché en pleine explosion où la maîtrise de l'architecture data et de l'automatisation des flux ouvre les portes vers des postes stratégiques et bien rémunérés dans tous les secteurs d'activité.
Programme
- Algorithmie et développement en ingénierie des données : structures de données avancées (listes, arbres, graphes), collecte automatisée (API, web scraping, crawling), programmation Python, SQL, NoSQL, principes SOLID.
- Architecture Big Data et Cloud : conception d'infrastructures data, gestion de bases de données massives, implémentation de pipelines de traitement, utilisation des plateformes AWS et outils DevOps pour automatisation.
- Business Intelligence & Data Visualisation : outils BI, création de rapports interactifs, visualisation des données pour prise de décision stratégique, exploitation des données métiers.
- Gestion de projets data complexes & alternance : mise en pratique via projets en mode bootcamp, travail collaboratif, suivi par mentors professionnels, intégration en entreprise pour expérience terrain.
- Compétences transverses et certifications : maîtrise des outils collaboratifs (GitHub, Notion), assurance qualité des données, sécurité des flux, obtention du titre RNCP Niveau 7 reconnu par l’État.
Objectifs de la formation
- Maîtriser la conception, la construction et l’optimisation de pipelines de données à grande échelle
- Acquérir des compétences avancées en gestion et intégration de bases de données relationnelles et NoSQL
- Développer la capacité à assurer la qualité, la sécurité et la confidentialité des données dans un environnement industriel
- Comprendre et appliquer les principes d’architecture Cloud et des plateformes Big Data pour l’ingénierie des données
- Être capable d’automatiser les flux de données grâce à la programmation en Python et aux outils DevOps spécifiques
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