| Niveau d'études visé | Bac +6 |
|---|---|
| Durée de la formation en année | 1 an |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
Description
Le Mastère Spécialisé® Expert Big Data Engineer proposé par l'Université de technologie de Troyes offre une formation complète aux métiers du Big Data. Sur 12 unités d'enseignement représentant 425 heures, les étudiants acquièrent des compétences solides en data analytics, data science et ingénierie pour maîtriser le traitement et l'exploitation des grandes masses de données. Le programme couvre l'architecture de bases de données avancées, les langages de programmation, le machine learning, l'intelligence artificielle en grande dimension, les traitements distribués, ainsi que le MLOps et l'IA générative. La formation développe également des capacités en visualisation dynamique et gouvernance des données. Les diplômés accèdent à des postes stratégiques tels que Data Engineer, Architecte Big Data, Data Scientist, Chief Data Officer ou encore Machine Learning Engineer, au sein de grands groupes, startups ou établissements publics.
Programme
- Ingénierie des données massives : architecture Big Data, stockage distribué, ETL et pipelines de données
- Technologies et outils Big Data : Hadoop, Spark, Kafka, bases NoSQL, et cloud computing
- Analyse avancée et machine learning : algorithmes, modélisation prédictive, traitement du langage naturel
- Gouvernance des données et sécurité : qualité des données, protection, conformité RGPD
- Projet industriel et innovation : gestion agile de projet, cas pratiques en environnement Big Data
Objectifs de la formation
- Concevoir et déployer des architectures Big Data performantes et scalables.
- Maîtriser les technologies et outils de traitement, stockage et analyse de données massives (Hadoop, Spark, NoSQL).
- Optimiser les pipelines de données pour garantir qualité et disponibilité dans un environnement distribué.
- Intégrer des solutions d’intelligence artificielle et de machine learning dans les projets Big Data.
- Appliquer les bonnes pratiques de sécurité et conformité dans la gestion des données à grande échelle.
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