Le Mastère Data Engineer
Savoir s’adapter à la transition numérique du 21ème siècle et Répondre aux enjeux économiques de la transformation digitale
- Durée : 2 ans
- Rentrée : Septembre 2025
- Crédits ECTS : 120
- Langue d’enseignement : Français
- Rythme :
- en Apprentissage à Paris
- en Initial ou en Apprentissage à Toulouse
- Limite d’âge pour l’apprentissage :
- 29 ans révolus
- 35 ans révolus dans les cas suivants
Certification professionnelle de « Data Engineer » de niveau 7(EU)*, code NSF 326 délivrée par DataScientest, enregistrée sous le numéro 38919 au RNCP (Répertoire National des Certifications Professionnelles) sur décision du Directeur général de France Compétences en date du 26 avril 2024.
*En alternance uniquement
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Présentation du Mastère Data Engineer
Le Data et l’Intelligence Artificielle représentent aujourd’hui des enjeux stratégiques majeurs pour les entreprises et organisations de tout type, taille ou secteur. Considérés comme des outils indispensables de la transformation numérique des entreprises, ces disciplines sont créatrices d’une grande valeur ajoutée ; les métiers du data et de l’IA, qui créent de la connaissance à partir de grands volumes de données, sont désormais devenus indispensables à la transformation numérique des entreprises.
Le Mastère Data Engineer forme les futurs Experts et Managers aux questionnements liés à la création de valeur à partir de la gestion des données et de l’intelligence artificielle. Ce programme permet à ses diplômés, grâce à leurs compétences managériales et techniques, la maîtrise de l’analyse des Data afin de collecter l’information nécessaire à la prise de décisions stratégiques, marketing et à la création de services innovants. Ils seront prêts à anticiper les différents scénarios et les usages possibles par le Data et l’Intelligence Artificielle pour répondre aux enjeux économiques de la transformation digitale.
Les objectifs du Mastère Data Engineer
Concevoir un projet d’architecture technique de gestion de données
Elaborer une architecture technique de gestion de données
Déployer une solution d’analyse de données massives intégrant l’intelligence artificielle
Piloter un projet d’architecture technique de gestion de données
Candidatures étudiants français ou étudiants internationaux résidant en France
Les compétences visées de cette spécialisation
Le Data Engineer est le maître d’œuvre de la conception et du développement des infrastructures et outils dédiés au traitement des volumes massifs de données, facilitant notamment le déploiement des solutions d’Intelligence Artificielle. Sa mission centrale est d’orchestrer la collecte des données et d’assurer leur disponibilité au sein de l’organisation, constituant ainsi un maillon essentiel dans la chaîne de valeur des données.
- Bloc de compétences 1 : Concevoir un projet d’architecture technique de gestion de données
- Identifier les besoins en architecture de gestion de données
- Élaborer et exercer un système de veille technologique et réglementaire
- Exploiter la veille au sein de son organisation
- Définir le périmètre du projet de gestion données
- Émettre des recommandations auprès de sa hiérarchie et de membres d’une équipe pluridisciplinaire
- Bloc de compétences 2 : Elaborer une architecture technique de gestion de données
- Collecter les données structurées et non structurées de diverses sources utilisables
- Élaborer des solutions de stockage
- Concevoir les procédures d’extraction, de traitement et de stockage des données de l’architecture
- Transformer les données en un format approprié pour l’analyse
- Analyser les données
- Automatiser les circuits de collecte, de traitement et de stockage des données
- Développer un algorithme d’intelligence artificielle
- Bloc de compétences 3 : Déployer une solution d’analyse de données massives intégrant l’intelligence artificielle
- Concevoir une interface de programmation entre les composants de la solution
- Conteneuriser les composants de l’architecture
- Déployer le modèle dans un environnement de production
- Orchestrer les services de la solution
- Contrôler la mise en production de la solution
- Automatiser le déploiement de nouvelles versions de la solution et son monitoring
- Bloc de compétences 4 : Piloter un projet d’architecture technique de gestion de données
- Définir la structure organisationnelle du projet d’architecture technique de gestion de données
- Encadrer le développement du projet d’architecture de données
- Gérer le budget du projet
- Communiquer l’avancement et les résultats du projet auprès des parties prenantes et de sa hiérarchie
- Evaluer la performance du projet de Data Engineering
- Former les utilisateurs finaux de la solution
Les débouchés du Mastère Data Engineer
- Data Engineer
- Ingénieur data / big data
- Développeur data
- Machine learning engineer
- Ingénieur en développement big data
Les conditions d’admission
- Pour accéder au dispositif menant à la certification, le candidat qui entre en 1ère année doit justifier d’un diplôme ou titre RNCP de niveau 6 ou de la validation de 180 crédits ECTS.
Le candidat doit aussi avoir la compréhension des langages SQL, Python et le système Linux et connaître le métier visé par le projet professionnel. Ces notions sont évaluées via un test de positionnement en amont de l’entrée en formation.
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