Mastère Data Engineer

Ce programme vise à former des experts capables d’orchestrer la collecte, le stockage et le traitement des données massives au service de la transformation numérique des organisations.

Les méthodes enseignées couvrent l’ensemble du cycle data : de la conception d’architectures techniques au déploiement de solutions d’IA, en passant par le pilotage de projets data à fort impact.

Le Mastère Data Engineer est une formation à temps plein (rythme initial). Comptez entre 30 et 35 heures d’enseignements par semaine, auxquelles s’ajoutent les travaux personnels, les projets data et la préparation des évaluations.

Ce volume permet de couvrir l’ensemble des méthodes et technologies nécessaires à l’exercice du métier de Data Engineer dans des délais compatibles avec les attentes du marché.

Oui. Le Mastère Data Engineer est un diplôme d’école de niveau 7 enregistré au RNCP, délivré par l’ECE (Ecole Centrale d’Electronique). L’ECE est un établissement reconnu par l’État, habilité par la Commission des Titres d’Ingénieurs (CTI), membre de la Conférence des Grandes Écoles (CGE) et titulaire du label DD&RS.

Le Mastère Data Engineer est dispensé en français. Les enseignements permettre aux étudiants de maîtriser les outils et technologies de l’ingénierie des données dans leur langue maternelle, tout en étant exposés à une terminologie technique majoritairement en anglais. 

La documentation, les outils et les frameworks utilisés (Python, SQL, Spark, etc.) sont en anglais.

À l’issue du programme, vous pouvez intégrer directement le marché du travail sur des postes de Data Engineer, Machine Learning Engineer ou Ingénieur Big Data.

• Une poursuite en doctorat est envisageable dans les domaines de la science des données, du cloud computing ou de l’IA, grâce au réseau académique de l’ECE. 
• Les compétences en modèles prédictifs acquises pendant la formation constituent également un passeport vers des postes de Data Scientist senior.

Oui. L’association Alumni ECE, créée en 1927, regroupe près de 15 000 diplômés présents dans tous les secteurs industriels et tertiaires, en France et à l’international. 

Ce réseau permet à chaque étudiant de rejoindre une équipe de professionnels engagés, d’accéder à des conférences thématiques, des afterworks et des opportunités de mentorat tout au long de sa carrière.

Les diplômés du Mastère Data Engineer sont recrutés dans des organisations de toutes tailles et tous secteurs, partout où la donnée joue un rôle stratégique. Les secteurs de la finance, de la santé et de l’environnement sont particulièrement représentés, en cohérence avec les trois fils rouges proposés en 2ᵉ année. 

Chaque étudiant est accompagné par une équipe dédiée pour identifier les partenaires les plus adaptés à son projet professionnel.

L’admission se déroule en deux étapes : étude de dossier et entretien de motivation. 

Le dépôt de candidature s’effectue sur le site ECE :  ece.fr/candidature. 

Un test de positionnement évalue les prérequis techniques avant l’entrée en formation : compréhension de SQL et Python, maîtrise des réseaux et du système Linux. Ces méthodes de sélection permettre d’assurer un niveau homogène dans chaque promotion.

Oui. En 2ᵉ année, les étudiants choisissent un fil rouge sectoriel parmi trois options : 

• Santé ;
• Finance ;
• Environnement. 

Ce module d’Innovation managériale permet d’appliquer les compétences en ingénierie des données à des problématiques métier concrètes dans le secteur de leur choix. C’est un point fort du programme, qui permet à chaque équipe de spécialiser son expertise data dans un domaine stratégique.

Oui. C’est l’un des objectifs officiels du programme : déployer une solution d’analyse de données massives intégrant l’intelligence artificielle. Les enseignements de 2ᵉ année couvrent directement ces compétences :

• Deep Learning ;
• Machine Learning ;
• Big Data Processing ;
• Architectures Big Data ;
• Systèmes de vision artificielle.

Les étudiants apprennent également à gérer le stockage, le monitoring et la mise à jour des modèles prédictifs en environnement de production.