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Le Mastère Data Engineering & AI forme des experts techniques dont les compétences sont centrées autour de la gestion d’une grande quantité de données, de l’intelligence artificielle et du cloud pour répondre aux besoins des entreprises en pleine transformation digitale.
#MachineLearning #BusinessIntelligence #Algorithmes
RNCP NIV.7 (Bac+5)
Paris - Bordeaux
A l’ère du numérique, la compétitivité des entreprises est mise à mal si elles ne possèdent pas les compétences nécessaires à la gestion d’importants volumes de données et du Cloud. A contrario, une gestion efficace et stratégique de grandes quantités de données, en utilisant le Cloud comme levier, peut permettre de relancer et de créer de nouvelles opportunités dans un marché de plus en plus concurrentiel.
Le Mastère Data Engineering & AI a pour vocation de former des experts capables de comprendre et de maîtriser les technologies associées à cette gestion de métadonnées, à l’IA et au Cloud.
Les futurs diplômés seront ainsi capables d’analyser et de développer une solution permettant le traitement de volumes importants de données, tout en garantissant la sécurité de celles-ci dans le Cloud.
L’ensemble des responsables de formation guide les étudiants tout au long de l’année dans leur parcours.
Responsable formation : Sabrina LEGOND
Référent handicap : Stéphanie Libeskind Lefevre
Une expertise dans la conception et l’implémentation de solutions d’IA et de Machine Learning au service de la data et dans le déploiement de solutions de stockage et de traitement de données.
Le programme se compose de 25% Formation Générale, 15% Management, 60% IT
M1 | M2 | |
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Unités d'Enseignement | 517 h | 502 h |
Concevoir et Développer une Architecture de Stockage de Données | 195 h | 90 h |
Big Data Frameworks 1 | 60 h | |
Regional Databases | 30 h | |
NOSQL Databases | 30 h | |
Data Lakes & Data Integration | 30 h | |
API & Web Services 1 | 15 h | |
Challenge Datalake & Data Integration | 30 h | |
NOSQL Databases | 30 h | |
Data Lakes | 30 h | |
API & Web Services | 30 h | |
Concevoir, Développer et Déployer une Solution de Traitement des Données Massives | 180 h | 60 h |
Datacamp | 30 h | |
DevOps & MLOps | 30 h | |
Data Integration 2 (avec Streaming) | 30 h | |
Functional Data Programming | 30 h | |
API & Web Services 1 (Pipelines) | 30 h | |
Big Data Frameworks 2 | 30 h | |
Data Integration | 30 h | |
DevOps & MLOps | 30 h | |
Implémenter et Optimiser des Solutions de Stockage et de Traitement de Données sur le Cloud | 75 h | |
Data Engineering on CLoud-Certification DP203 | 45 h | |
Sécurité de Données | 30 h | |
Implémenter des Méthodes d'Intelligence Artificielle | 150 h | |
Data Visualisation | 30 h | |
Hackaton | 15 h | |
Project Data Science | 45 h | |
Deep Learning | 30 h | |
Natural Language Processing & Chatbot | 30 h | |
Concevoir une Stratégie de Management et de Gouvernance de Données | 60 h | |
Politique de Sécurité | 15 h | |
Data Management & Gouvernance | 45 h | |
Modules Complémentaires | 142 h | 67 h |
Data Science avec Python | 45 h | |
Remise à Niveau | 30 h | |
Electifs | 35 h | 35 h |
Anglais | 32 h | 32 h |
Alternance : 1 semaine à l’école et 2 semaines en entreprise
Pas de reprise en M2 possible
Passerelles possibles vers d’autres programmes Mastères de la gamme Tech & numérique.
Efrei possède un réseau de 14 500 anciens-élèves diplômés du Programme Grande Ecole ou des Programmes Experts du numérique. Evoluant en France et à l’international, ils sont très appréciés pour leurs compétences à la fois techniques, managériales et humaines, un atout indéniable pour l’insertion et la mobilité de ses membres.