Formation Expert en Data Engineering Paris - Mastère (Bac +5)

Avec plus d’une dizaine d’années d’experience, INGETIS est un acteur de référence dans la formation informatique.

La formation certifiante Expert en Ingénierie des Données est le plus haut niveau délivré par INGETIS (bac +5). Elle est accessible après un bac + 3 en informatique, sauf dérogation.

Certification Professionnelle Data Engineer : Titre RNCP certifié niveau 7 (niveau bac +5) sous l’autorité de PMN.

Le Mastère en Data Engineering et Big Data forme des experts capables de concevoir, développer et déployer des infrastructures de gestion et de traitement de données à grande échelle. Cette formation de niveau Bac+5 vous permet d’acquérir les compétences techniques et stratégiques nécessaires pour réussir dans les domaines de la Data et du Big Data.

Les principaux objectifs sont :

• Maîtriser les technologies et outils de gestion des données (Hadoop, Spark, Kafka, etc.).

• Concevoir et optimiser des architectures data robustes et scalables.

• Automatiser le traitement et l’analyse des données en temps réel.

• Gérer des projets complexes en Data Engineering et Big Data.

• Acquérir une vision globale des enjeux stratégiques et éthiques liés à la gestion des données.

Année 1 : Renforcement technique et mise en pratique

• Systèmes distribués et parallélisme.

• Conception et optimisation de bases de données avancées (NoSQL, SQL).

• Outils Big Data : Hadoop, Spark, Kafka.

• Gestion des flux de données en temps réel.

• Sécurité et protection des données.

• Projets collaboratifs et cas pratiques.

Année 2 : Spécialisation et projet professionnel

• Architectures Cloud pour la Data (AWS, Azure, GCP).

• Intelligence artificielle appliquée au Big Data.

• Automatisation et DevOps pour le Data Engineering.

• Traitement et intégration de données complexes.

• Gouvernance des données et conformité RGPD.

• Projet de fin d’études et préparation au titre RNCP.

Compétences et options visées lors de la préparation au Titre Data Engineering

• Création et optimisation d’architectures de traitement des données.

• Maîtrise des technologies Big Data.

• Mise en œuvre de solutions Cloud pour le Big Data.

• Intégration et automatisation des pipelines de données.

• Sensibilisation aux enjeux de sécurité et d’éthique.

Ce Mastère s’adresse aux étudiants passionnés par les technologies et souhaitant se spécialiser dans la gestion et le traitement des données massives. Les qualités attendues sont :

• Compétences solides en programmation et bases de données.

• Goût pour les technologies Big Data et l’optimisation des systèmes.

• Capacité d’analyse et de résolution de problèmes complexes.

• Esprit critique et sensibilité aux enjeux éthiques liés à la Data.

• Intérêt pour les nouveaux défis technologiques.

Ce Mastère vous prépare à des postes stratégiques tels que :

• Data Engineer

• Architecte Big Data

• Ingénieur DataOps

• Consultant en infrastructure Data

• Chef de projet Big Data

• Responsable de la gouvernance des données

Cette formation est accessible à tous les candidats titulaires d’un bac +3 en informatique (licence ou équivalent).

Pour candidater, cliquez sur « Candidater » en haut à droite de la page.

Toutes les admissions sont réalisées sur dossier, suivi d’un entretien de motivation avec la Directrice Pédagogique, et d’un entretien professionnel avec nos Chefs de Projet Formation. Une réponse motivée sera donnée à chaque postulant.

Des évaluations sont présentes tout au long de la formation pour permettre à l’apprenant de connaitre son niveau de maitrise des éléments du programme.

La certification est obtenue par la validation des 4 blocs de compétences. Chaque bloc de compétence fait l’objet d’un passage devant un jury d’évaluation indépendant de 40min. (20min. de présentation et 20min. de questions-réponses)

Adaptations pour les Besoins Spécifiques : Des aménagements sont prévus pour les candidats en situation de handicap, en conformité avec les recommandations du référent handicap de l’institut. Cela assure que tous les apprenants sont évalués de manière équitable, avec des conditions adaptées à leurs besoins spécifiques.