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Majeure Data Engineering
La majeure forme des ingénieurs capables d’accompagner les entreprises dans leur transformation data-driven et ceci en apportant les compétences nécessaires pour pouvoir collecter, stocker, analyser, transformer et protéger ces masses de données multiples et diverses.
Diplôme
Diplôme d'ingénieur
Contrôlé par l'Etat
Parrains
Enseignée en :
Anglais
Présentation
La production de données numériques ne cesse d’augmenter de façon exponentielle ces dernières années. La Data est ainsi appelée l’or noir de 21ème siècle, car couplée avec l’intelligence artificielle, elles révolutionnent la santé, le business, l’urbanisme, la sécurité et beaucoup d’autres secteurs.
La majeure forme des ingénieurs capables d’accompagner les entreprises dans leur transformation data-driven et ceci en apportant les compétences nécessaires pour pouvoir collecter, stocker, analyser, transformer et protéger ces masses de données multiples et diverses.
Les enseignements de la majeure s’articulent autour de l’intégration, le traitement et l’ingénierie de données sans oublier les régulations en vigueur et l’éthique.
Objectifs :
- Concevoir et construire des datalakes et des pipelines de données, et les optimiser pour une performance maximale
- Comprendre les limites de la croissance verticale des systèmes d’information et les avantages des systèmes distribués, et choisir les solutions Big Data adaptées en conséquence
- Concevoir, mettre en œuvre et optimiser des solutions de stockage et de traitement de données dans le cloud, pour des performances et une scalabilité optimales
Aptitudes visées :
- Identifier les besoins et les problématiques métiers liés à l’exploitation des données massives
- Concevoir et créer des architectures, et infrastructures permettant de collecter, préparer et transformer les données dans des formats exploitables par les data scientists et les experts Machine Learning.
- Gérer la scalabilité des infrastructures Big Data
- Assurer l’intégrité de données et publier des API
Compétences visées
- Implémenter des solutions de traitement, de stockage et d’analyse de données massives
- Concevoir et construire des datalakes et des piplines de données et les optimiser
- Comprendre les limites de la croissance verticale des systèmes d’information et les avantages des systèmes distribués et choisir les solutions Big Data adéquates
- Concevoir, implémenter et optimiser des solutions de stockage et de traitement de données sur le cloud
Notre valeur ajoutée
Pédagogie par projets
En M1 et M2, les élèves effectuent deux projets transverses qui font appel à de nombreuses compétences : techniques, gestion de projet, gestion d’équipe, montage d’un business plan, compétences de communication pour défendre son projet…
Un programme bien construit
Des compétences de pointe pour une demande fortement croissante sur le marché de l’emploi
Une équipe dédiée
Responsable de Majeure : Salim Nahle, Responsable du pôle Data & Intelligence Artificielle et Ingénieur-Docteur en Informatique
Programme
Rythme
Alternance possible en contrat de professionnalisation en 2ème année de Master (2 jours à l'Efrei/ 3 jours en entreprise).
Informations pratiques
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Pré-requis
Pour entrer en cycle ingénieur avec la majeure Data Engineering, il faut être admis par le jury de passage en cycle M.
La décision du jury sera prise en fonction des notes obtenus en cours de l’année L3 et les retours des enseignants sur l’étudiant concerné.
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Admissions parallèles (M1, M2)
Les élèves qui souhaitent intégrer le cycle ingénieur en BAC+3/+4 doivent valider leur année de L3 université ou un Master scientifique.
Candidature via le formulaire de candidature en ligne.
Déroulement de la sélection
- Etude de dossier
- Entretien de motivation (30 min)
Les résultats sont communiqués par mail 10 jours maximum après avoir passé l’entretien.
Frais de dossier : gratuit
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M1, M2
Frais d’inscription : 1 500€
Frais de scolarité : 8 300€
Soit un total de 9 800€/an
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DATE DE RENTRÉE
Date de rentrée : 28 août
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MODALITÉS PÉDAGOGIQUES (M1, M2)
80% présentiel
415h de cours par an + 35h de Learning XP
La pédagogie mêle cours théoriques, travaux pratiques, projets ou études de cas.
Accessible aux personnes en situation de handicap
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Modalités d'évaluation
Contrôle continu, examens partiels, restitution de projets, évaluation de TP et TD.
Débouchés
- Data Engineer
- Big Data Architect
- Data Scientist
- Consultant Big Data
- Chief Analytics Officer
Réseau des Alumni
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.
