Ce module a été développé afin de rendre le site Efrei accessible au plus grand nombre.
Si malgré notre vigilance, vous rencontriez le moindre problème d’accessibilité sur notre site, n’hésitez pas à nous contacter à l’adresse site-groupe@efrei.fr ou par téléphone au +33 188 289 000.
Majeure Data Engineering
Entièrement enseignée en anglais, la majeure ‘Data Engineering’ prépare le futur ingénieur à :
- identifier les besoins et problématiques métier liés à l’exploitation des données massives
- concevoir et créer des architectures, des pipelines, et des infrastructures permettant de collecter, préparer et transformer les données dans des formats exploitables
- gérer la scalabilité des infrastructures Big Data
- assurer l’intégrité de données et publier des API Elle comporte les enseignements nécessaires en informatique et en ingénierie de données
Elle comporte les enseignements nécessaires en informatique et en ingénierie de données
Présentation
La production de données numériques ne cesse pas d’augmenter de façon exponentielle ces dernières années. La Data est ainsi appelée l’or noir de 21eme siècle, car couplée avec l’intelligence artificielle, elles révolutionnent la santé, le business, l’urbanisme, la sécurité et beaucoup d’autres secteurs.
La majeure ‘Data Engineering’ 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 particulièrement autour des mathématiques, de l’intelligence artificielle et plus spécifiquement le ‘Machine Learning’ et le ‘Deep Learning sans oublier les régulations en vigueur et l’éthique.
Ils préparent le futur ingénieur à :
- Construire des outils d’analyse et de traitement de données structurées et non structurées
- Organiser et synthétiser les sources de données sous forme de résultats exploitables
- Intégrer les enjeux réglementaires liés à l’exploitation des données personnelles
- Implémenter, déployer et industrialiser des solutions d’intelligence artificielle pour modéliser et anticiper de nouveaux comportements et usage
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
Parrain de la formation
Programme
Rythme de la formation
Alternance possible en 2e année : 2 jours/ 3 jours
Les + pédagogiques
PÉDAGOGIE PAR PROJETS
En M1 et M2, les élèves-ingénieurs 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...
OUVERTURE À L'INTERNATIONAL
En plus du semestre de mobilité académique en L3, les élèves effectuent une autre expérience à l'international durant leur cursus.
DOUBLES-DIPLÔMES POSSIBLES
Les élèves ont la possibilité d'effectuer un double-diplôme en France ou à l'international en fonction de leurs projet et ambition professionnels.
ENGAGEMENT ASSOCIATIF
L'investissement associatif fait partie du projet pédagogique de l'école. En effet, il leur permet de mettre en pratique et de développer un grand nombre de compétences indispensables à l'ingénieur.
PROXIMITÉ AVEC LES ENTREPRISES
Efrei entretient des liens étroits avec les entreprises qui lui permettent de proposer une formation en phase avec les attentes du marché.
ENTREPRENEURIAT
L'école propose un ensemble de dispositifs pour accompagner les élèves à créer leur start-up.
Compétences visées & Débouchés
- 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
- Créer les visualisations de données pour communiquer les résultats d’analyses
- Comprendre les limites de la croissance verticale des systèmes d’information et les avantages des systèmes distribués et savoir choisir les solutions Big Data en fonction du besoin d’entreprise
- Comprendre les différentes étapes des projets Big Data et la valeur apportée de chacune
- Concevoir, implémenter et optimiser des solutions de stockage et de traitement de données sur le cloud.
Exemples de métiers possibles :
- Data Engineer
- Big Data Architect
- Big Data Consultant
- Big Data Production Engineer
- Data Steward
- Data Scientist
