Mastère Data Engineer (Niveau 7 EU) - Institut F2I
Prochaine Journée Portes Ouvertes :

Samedi 14 septembre 2024 de 10h à 16h

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Samedi 14 septembre 2024 de 10h à 16h

Mastère Data Engineer

"Certification professionnelle RNCP Niveau 7 (EU)"

Le Mastère Data Engineer forme de véritables experts du traitement de la donnée et déploiement de solutions IA.

Titre RNCP (Reconnu par l'état) France compétences au titre du RNCP

CAMPUS

vincennes

DURÉE

15 mois

CERTIFICATION

Certification professionnelle RNCP Niveau 7 (EU)

PRÉ-REQUIS

Niveau 6 (EU), correspondant à un diplôme de niveau BAC +3/4

PROCHAINE SESSION

Septembre 2024 (Date limite d’inscription: 13 septembre 2024)

TARIF

Nos tarifs et mode de financement sont consultable sur cette page.

Candidater
Formation
Mastère Data Engineer
Mastère Data Engineer

La formation en bref Mastère Data Engineer

Le Mastère des experts de la donnée et de l’Intelligence Artificielle

Formation de haut niveau du domaine de la Data, le Mastère Data Engineer intègre la dimension IA (Intelligence Artificielle) au cœur des enjeux dans les métiers du traitement de données et forme des experts Data à même d’intégrer des entreprises de tous secteurs d’activités.

Le Mastère Data Engineer prépare aux différents aspects du traitement et de l’exploitation de la donnée, permettant d’acquérir les compétences (en Data et en IA) pour mettre en place, développer et organiser un projet Data en entreprise.

Tout savoir sur la formation
Mastère Data Engineer

Objectifs de la formation Mastère Data Engineer

Les technologies Big Data sont en plein essor et les emplois, qui en découlent, croissent également. Les entreprises ont besoin d’une structure informatique solide pour stocker leurs données. Dans ce cadre le Data Engineer ou l’Ingénieur Data occupe un rôle substantiel, et ce quelque soit le secteur d’activité ou la taille de l’organisation. De fait, le Data Engineer conçoit et développe les infrastructures et outils nécessaires au traitement des données massives et au déploiement de solutions d’Intelligence Artificielle. Le Data Engineer a pour mission de mettre en place la collecte et la mise à disposition des données au sein de l’entreprise. Il est également en charge d’industrialiser et mettre en production des traitements sur les données (par exemple : mise à disposition de tableaux de bord, intégration de modèles statistiques) en lien avec les équipes métiers et les équipes qui les analysent.

Programme de la formation Mastère Data Engineer

Le Mastère Data Engineer, en cursus initial ou en alternance, inclut dans son programme pédagogique l’ensemble des compétences-clés de la Data, en intégrant l’impact et l’utilisation de l’intelligence artificielle dans le traitement de données.

Le Mastère Data Engineer forme ainsi, de l’analyse des besoins en infrastructures de traitement de données, à la maintenance des architectures de données, à tous les aspects techniques et opérationnels de la Data (stockage des données, solutions d’intelligence artificielle ; traitement de données et analyses Data, pilotage de projets Data, techniques Big Data et bibliothèques de données…).

1

ANALYSER LES BESOINS ET DÉFINIR LES OUTILS ET INFRASTRUCTURES DE DONNÉES ADAPTÉS AU PROJET

  • Introduction à l’intelligence artificielle et au traitement des données
  • Collecte et analyse des exigences du projet en matière d’infrastructure de données
  • Identification et évaluation des solutions de stockage de données (Hadoop, Spark, Cassandra, MongoDB, etc.)
  • Évaluation des technologies de traitement de données en temps réel et des techniques d’analyse de données (Apache Storm, Apache Flink, Apache Kafka, etc.)
  • Développement de plans de projet pour la mise en place de l’infrastructure de données
2

PILOTER LE PROJET DE DÉVELOPPEMENT DE L'INFRASTRUCTURE DE DONNÉES

  • Élaboration de plans de projet pour la mise en place de l’infrastructure de données
  • Évaluation et sélection de technologies de traitement et de stockage de données (Hadoop, Spark, Cassandra, MongoDB, etc.)
  • Conception des architectures Big Data valorisant les données
  • Pilotage de la maintenance de l’architecture de données massives
  • Utilisation d’outils de gestion de projet et de collaboration
3

CONCEVOIR LES ARCHITECTURES BIG DATA VALORISANT LES DONNÉES

  • Techniques avancées de traitement de données en temps réel (Apache Storm, Apache Flink, Apache Kafka, etc.)
  • Introduction à Python et à l’écosystème Big Data
  • Traitement de données en utilisant des bibliothèques Python telles que Pandas et NumPy
  • Mise en œuvre de la transformation de données à grande échelle à l’aide de PySpark
  • Création d’API Web pour l’interaction avec les données
4

PILOTER LA MAINTENANCE DE L’ARCHITECTURE DE DONNÉES

  • Sécurité et confidentialité des données
  • Gestion de la qualité des données
  • Formation continue sur les technologies émergentes
  • Utilisation de bibliothèques d’apprentissage automatique telles que scikit-learn pour l’analyse et la prédiction de données
  • Stage pratique en entreprise pour appliquer les compétences acquises

Blocs de compétences

BLOC 1
Analyser les besoins et définir les outils et infrastructures de données adaptés au projet

BLOC 2
Piloter le projet de développement de l’infrastructure de données

BLOC 3
Concevoir les architectures big data valorisant les données

BLOC 4
Piloter la maintenance de l’architecture de données

La certification professionnelle Data Engineer s’articule autour de quatre blocs de compétences. La certification est délivrée au vu de la validation des quatre blocs de compétences. Les blocs de compétences sont capitalisables. La validation des quatre blocs de compétences est obligatoire pour l’obtention de la certification professionnelle;

Modalités de la formation Mastère Data Engineer

Modalités pédagogiques

  • Cours en présentiel ou / et distanciel
  • Cas pratiques et mises en situation professionnelles
  • Accompagnement
  • Entretiens de suivi
  • Accompagnement par un référent chargé de suivi de l’Institut F2I et un tuteur / maître d’apprentissage en entreprise

Modalités d’évaluation

L’obtention de la certification professionnelle implique le passage d’examens officiels oraux et écrits. Les examens permettent d’appréhender l’assimilation des connaissances mais aussi le parcours de professionnalisation en contrôle continu.

  • Mises en situation professionnelle
  • Réalisation d’un audit de système d’information d’une organisation
  • Présentation d’une stratégie de développement de système d’information
  • Contrôle continu et partiels
  • Présentation orale devant le jury.
Les + de la formation
Forte demande des entreprises sur le marché du travail
Des intervenants experts dans leurs domaines
Un secteur de la Data en expansion
Des compétences Data et IA très recherchées sur le marché du travail

Le Mastère Data Engineer prépare l’étudiant à intégrer un poste à responsabilités dans la mise en place de projets Data au sein de l’entreprise, du point de vue technique, opérationnel et managérial.

En intégrant les enjeux de l’intelligence artificielle et les nouvelles méthodes de traitement de données, d’analyses Data, de stockage de données (Big Data), de gestion de données en temps réel et des méthodes de pilotage de projet, le Mastère Data Engineer forme des experts aux compétences complètes dans les métiers de la Data, de plus en plus recherchés par les entreprises.

Pré-requis de la formation Mastère Data Engineer

Le Mastère Data Engineer est ouvert aux étudiants justifiant des prérequis suivants :

  • Être titulaire d’un titre de niveau 6 RNCP (équivalent Bac+3/Bac+4)

OU

  • Justifier d’une expérience professionnelle de 2 ans minimum dans les métiers de la Data et/ou de l’informatique

 

Le Mastère Data Engineer nécessite du postulant les qualités et compétences suivantes, atouts dans le secteur de la Data :

  • Aptitude à la gestion et au pilotage de projet,
  • Aisance en programmation informatique,
  • Connaissances en systèmes d’exploitation et bases de données (SQL),
  • Intérêt pour la Data et l’Intelligence Artificielle.

 

Les candidatures au Mastère Data Engineer pour les étudiants ou professionnels se font en 4 étapes :

  • Dépôt du dossier de candidature,
  • Test de motivation en ligne,
  • Entretien individuel de 20 minutes,
  • Résultat d’admission définitif (transmis au candidat sous 48h).

Alternance

Le Mastère Data Engineer de l’Institut F2I peut être suivi selon deux modalités d’apprentissage, l’alternance ou la formation dite « en voie initiale ».

Le Mastère Data Engineer en alternance présente plusieurs avantages pour l’étudiant, qui acquiert sur le terrain, dans le monde de l’entreprise, les expériences en gestion de projet Data et met en œuvre les savoirs théoriques acquises en cours. La modalité du Mastère Data Engineer en alternance permet également à l’étudiant d’être rémunéré et de voir sa formation financée par l’entreprise.

En contrat d’apprentissage ou de professionnalisation, le Mastère Data Engineer en alternance s’effectue au rythme de 3 semaines en entreprise et une semaine de formation à l’Institut F2I.

Initial

Le Mastère Data Engineer en cursus initial permettra à l’étudiant d’approfondir les compétences en gestion de projet data, en techniques de stockage, d’analyse de données et en Big Data nécessaires aux métiers d’ingénieur Data et d’experts en traitement de données.

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Votre admission

1

Dossier de candidature

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Test de motivation en ligne

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Entretien individuel de 20 min

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Résultat sous 48h

CANDIDATER UNE QUESTION ?

Publics concernés

  • Etudiant
  • Demandeur d'emploi
  • Salarié

Le Mastère Data Engineer est ouvert aux étudiants titulaires d’un titre de niveau 6 RNCP (ou d’un diplôme de niveau Bac+3) ainsi qu’aux salariés et demandeurs d’emploi, avec le prérequis d’une expérience professionnelle de 2 ans minimum dans le secteur de la Data et/ou de l’informatique.

Pour les candidats en poursuite d’études, le Mastère Data Engineer permettra d’acquérir les techniques de mise en place d’architecture de données, de stockage et analyse de données et de gestion Data en temps réel, notamment avec l’IA et les outils informatiques modernes.

Pour les candidats en VAE (Validation des Acquis de l’Expérience), le Mastère Data Engineer représente une formation d’excellence, permettant l’acquisition d’une expertise dans les métiers de la Data et l’accès à des postes à responsabilités dans le domaine.

A la sortie de la formation Mastère Data Engineer

Certification professionnelle Data engineer de niveau 7 (EU) inscrite au RNCP par France Compétences lors de la commission du 27/03/2023, sous le code RNCP37422, codes NSF 326. Certification sous l’autorité et délivrée par l’Institut Européen F2i. Date d’échéance de l’enregistrement: 27/03/2026.

A l'issue de la formation, le certifié sera capable de :

  • Mettre en place un processus de veilles technologique et réglementaire en matière d’intelligence artificielle en s’appuyant sur des sources dédiées afin d’anticiper l’évolution des normes et règlements applicables à la certificabilité des systèmes intégrant des intelligences artificielles ou des traitements de données massives.
  • Exercer une veille technologique et réglementaire à l’aide de sources dédiées, en collectant, classifiant et en analysant l’information afin de mettre en place de nouvelles technologies issues de la recherche en intelligence artificielle et en Science des données les mieux adaptées au projet de développement des infrastructures de données.
  • Analyser les cas d’usage en data et en intelligence artificielle déjà implémentés, en s’appuyant sur la réalisation d’une cartographie des exigences normatives et règlementaires de l’entreprise, pour les évaluer, les enrichir et en créer de nouveaux en capitalisant sur l’expérience acquise.
  • Définir le projet de développement d’infrastructures de données massives à réaliser en interaction avec les parties prenantes, en procédant par itérations successives, en vue d’établir une liste exhaustive de ses attentes et prenant en compte les situations de handicap.
  • Identifier les outils de data science applicables selon le contexte et les objectifs attendus afin de présenter des préconisation et d’intégrer des outils inclusifs IA/Data science adaptés à la problématique métier ainsi qu’à la politique RSE de la structure.
  • Evaluer toutes les compétences nécessaires à la réalisation du projet d’intelligence artificielle, s’appuyant sur la cartographie des profils nécessaires au projet et prenant en compte les situations de handicap, en vue de constituer une équipe inclusive de développement spécialisée en intelligence artificielle.
  • Intégrer les profils recrutés en favorisant l’inclusion des personnes en situation de handicap, en collaborant avec le référent handicap de l’entreprise et en identifiant les besoins en formation, afin de permettre leur pleine intégration au sein de l’équipe projet.
  • Superviser la rédaction du cahier des charges fonctionnels et techniques, en justifiant les choix opérés, et spécifier les livrables afin de déterminer les budgets et les ressources alloués pour la réalisation du projet.
  • Vérifier l’adéquation du cahier des charges avec les besoins de l’entreprise, en s’appuyant sur des échanges avec celle-ci et en prenant en compte les spécificités techniques et fonctionnelles (sécurisation des données, handicap), en vue de prévenir tout risque d’écarts en cours de réalisation.
  • Définir la structure générale d’une base de données en ayant recours à la méthodologie de conception et en respectant les cahiers des charges afin de mettre en place une solution d’intelligence artificielle.
  • Définir un format des données stockées adapté à la structure de la base de données, en utilisant les méthodologies de conception et d’exploitation des données adaptés, en vue de faciliter la saisie et la recherche d’informations.
  • Vérifier la cohérence de la base de données définie et des formats en s’appuyant sur la méthodologie de conception des bases de données dans le but de les rendre exploitables par une solution d’intelligence artificielle.
  • Définir et mettre en place des indicateurs de mesure de la performance à partir opérations des tests et des processus de maintenance curative/préventive dans le but de monitorer le retour sur investissement des projets applicatifs.
  • Gérer les données historiques en utilisant des indicateurs de performance afin de garantir la disponibilité, la qualité et l’amélioration continue de la fiabilité des données.
  • Etablir un plan d’investissement pluriannuel et mobiliser les financements en se basant sur les plans d’évolution du système d’information afin de réaliser un plan global d’intelligence artificielle et de valorisation des données.
  • Mobiliser les techniques et outils de conduite de projets inclusifs en mobilisant la culture DevOps et mettant en place des indicateurs de suivi afin de produire les livrables du projet dans le temps imparti, au niveau de qualité attendu.
  • Maîtriser les méthodes de management de projet en utilisant les outils et les techniques de résolution de problèmes s’inscrivant dans la culture DevOps afin de surmonter les difficultés techniques et humaines rencontrées lors d’un projet.
  • Motiver et fédérer les équipes projet d’intelligence artificielle en les sensibilisant au processus d’amélioration continue et en construisant les objectifs individuels ou collectifs à travers le dialogue et le consensus prenant en compte les situations de handicap et le développement durable.
  • Concevoir une architecture d’entrepôt de données massives en mobilisant une expertise des solutions de manipulation des données (ETL/ELT) pour optimiser le stockage et la protection de données structurées ou non structurées provenant de sources multivariées.
  • Communiquer la stratégie de mise en œuvre de l’architecture d’entrepôt de données massives et ses résultats aux parties prenantes en respectant le cahier des charges ainsi que la réglementation en matière de sécurité informatique afin de dégager un avantage stratégique et commercial pour l’entreprise.
  • Collecter des ensembles volumineux de données structurées et non structurées issues de sources internes et externes de l’entreprise à l’aide de solutions adaptées de manipulation de données afin d’en dégager des résultats visualisables sur des interfaces de visualisation et/ou modélisation.
  • Développer les composants de l’intelligence artificielle en langage de programmation approprié en respectant les normes du domaine et les principes déontologiques établis afin de respecter la démarche d’assurance qualité du code produit.
  • Développer des algorithmes tels que les forêts aléatoires, les arbres de décision, l’algorithme K-Nearest Neighbors, la régression linéaire, l’algorithme de Naïve Bayes, la machine à vecteurs de support (SVM), régression logistique et boosting de gradient, reposant sur des modèles statistiques en vue de mettre en œuvre les processus d’apprentissage automatique (« Machine learning »).
  • Mettre en œuvre les technologies reposant sur les réseaux de neurones et prenant en compte les principes éthiques selon les normes en vigueur en vue d’intégrer les processus d’apprentissage profond (« Deep learning »).
  • Evaluer différentes solutions de formatage et de stockage en se basant sur les solutions de chiffrements et de pare-feux ainsi qu’en prenant en compte les contraintes éthiques et légales en vue de favoriser leur traitement, leur centralisation et leur sécurisation.
  • Créer ou identifier les différents algorithmes d’optimisation du traitement et de la visualisation des données pour évaluer leur capacité à résoudre des problèmes spécifiques.
  • Mettre en œuvre un algorithme répondant au besoin d’optimisation du traitement des données répondant aux besoins des parties prenantes afin de résoudre un problème de décision séquentiel simple.
  • Présenter les résultats d’analyses de données massives sous la forme d’infographies en mettant en la configuration des requêtes de manière à faciliter la prise de décision managériale ou opérationnelle.
  • Etablir le schéma général des accès à l’application développée prenant en compte le référentiel d’accessibilité (RGAA), en vue d’assurer leur cohérence avec l’organisation de l’entreprise utilisatrice et les différentes parties prenantes.
  • Valider régulièrement la production de la solution d’intelligence artificielle en s’appuyant sur le retour d’expérience des utilisateurs en interne et en externe afin d’adapter les fonctionnalités et les caractéristiques techniques du projet d’intelligence artificielle.
  • Assurer la pérennité de la solution informatique en surveillant l’évolution des données de travail afin d’éviter la dégradation des performances des modèles d’intelligence artificielle mis en production et assurer un niveau de sécurisation des données optimal défini par la DSI.
  • Rédiger les protocoles de maintenance et les procédures techniques/technologiques d’exploitation à destination des entités utilisatrices, en configurant les éléments nécessaires garantissant la sécurisation des données et des systèmes afin de mener à bien tout projet de développement et anticiper les risques du système de gouvernance des données.
  • Identifier le cycle de vie des cas d’usage de l’intelligence artificielle en monitorant le modèle en production afin d’assurer la maintenance de l’infrastructure et d’en anticiper les évolutions.
  • Concevoir un ensemble de tests de surveillance des pipelines pipelines d’intégration continue et de déploiement continu (CI/CD) en se basant sur un traitement des données par flux et par lot afin d’anticiper les montées en charge et optimiser la fiabilité globale de l’infrastructure de données massives.
  • Reproduire une chaîne de modélisation à partir du versionnage des différents types d’application (modèles prédictifs) afin de gérer le déploiement sur un serveur ou un cloud.
  • Mesurer et détecter la dérive des données en se basant sur des indicateurs-clés afin d’appliquer des correctifs dans le cadre de la résolution de bugs techniques et/ou fonctionnels.

Equivalences/passerelles

Retrouvez les équivalences et passerelles sur le fiche France Compétences

CONSULTER

Intervenants

Formant des experts dans les métiers de la Data, le Mastère Data Engineer, en cursus en voie initiale ou en alternance, inclut un programme pédagogique professionnalisant, en plus des compétences théoriques dans la Data.

Le programme pédagogique du Mastère Data Engineer est ainsi dispensé par des équipes pédagogiques mixtes, composées de professeurs qualifiés mais également d’entrepreneurs du secteur de la Data, de chefs d’entreprise dans le domaine informatique et numérique et d’intervenants experts du monde de la Data et de l’Intelligence Artificielle (IA), qui apportent aux étudiants les techniques et savoirs les plus récents dans un secteur en évolution constante.

Accessibilités

Le Groupe IEF2I Éducation accompagne les publics en situation de handicap afin de leur faciliter l’accès aux locaux et leur apporter des aménagements adaptés tout au long de leur parcours scolaire.

 

Référente Handicap:

Marjorie Nouchi

Téléphone : 01 49 57 59 59

Mail : mnouchi@ief2i.fr

 

Débouchés de la formation Mastère Data Engineer

Le Mastère Data Engineer est validé, en fin de formation, par l’obtention de la certification professionnelle « Data Engineer » de niveau 7 RNCP, gage de compétence pour les employeurs et reconnue par l’État et au niveau européen.

Le Mastère Data Engineer permet ainsi, en sortie d’études, d’intégrer des postes à responsabilités tels qu’Ingénieur Big Data, Architecte Big Data, Consultant Big Data, Développeur Data etc. au sein d’entreprises de tous secteurs d’activités.

Data engineer

Ingénieur data/big data

Ingénieur de données

Data Pipeline Engineer

Développeur data

Machine learning engineer

Big data architecte

Big data consultant

Ingénieur en développement big data

Contacts utiles
RÉFÉRENT PÉDAGOGIQUE

Téléphone : 01 49 57 59 59

Mail : contact-pole-mastere@ief2i.fr

RÉFÉRENTE HANDICAP

Marjorie Nouchi

Téléphone : 01 49 57 59 59

Mail : mnouchi@ief2i.fr

RÉFÉRENTE VAE

Muriel Temime

Téléphone : 01 49 57 59 59

Mail : mtemime@ief2i.fr

REFERENT MOBILITE

Eliel Berdaa

Téléphone : 01 49 57 59 59

Mail : contact@ief2i.fr

0

répartis sur 4 centres en IDF

0

Entreprises partenaires

0

taux moyen d'insertion de nos formations certifiantes RNCP (Sources)

0

étudiants formés chaque année

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