| Durée de la formation en année | 2 ans |
|---|---|
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
Description
La formation Expert en Ingénierie des Données proposée par l'École privée des sciences informatiques - campus Auxerre (EPSI) forme des spécialistes capables de maîtriser l'ensemble de la chaîne de traitement des données. Au programme : conception et optimisation d'architectures de données massives, maîtrise des technologies Big Data (Hadoop, Spark, NoSQL), développement de pipelines ETL/ELT, et mise en œuvre de solutions cloud (AWS, Azure, GCP). Les étudiants acquièrent une expertise approfondie en modélisation de données, algorithmie avancée, et gouvernance des données, tout en développant des compétences solides en programmation Python, SQL et outils de visualisation. Cette formation prépare aux métiers de Data Engineer, Architecte de données, Ingénieur Big Data, et Consultant en solutions data, offrant ainsi des perspectives d'évolution vers des postes de Lead Data Engineer ou Responsable plateforme data dans des secteurs variés : finance, e-commerce, industrie 4.0 et services numériques.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de l'ingénierie des données : architecture des systèmes, modélisation des données, bases de données relationnelles et NoSQL
- Collecte, nettoyage et transformation des données : ETL, pipelines de données, qualité et gouvernance des données
- Stockage et gestion des données massives : data warehouses, data lakes, solutions cloud et gestion distribuée
- Analyse de données et visualisation : statistiques, exploration de données, outils de BI et reporting
- Sécurité, éthique et conformité des données : protection des données personnelles, législation, cybersécurité
Objectifs de la formation
- Maîtriser les techniques avancées de collecte, traitement et analyse de données massives
- Concevoir et déployer des architectures Big Data adaptées aux besoins métiers
- Maîtriser les outils et langages de programmation pour l'ingénierie des données (Python, SQL, Spark)
- Mettre en place des solutions d’intégration et de gouvernance des données conformes aux standards
- Analyser les données pour produire des indicateurs métier et améliorer la prise de décision