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Mastère Data Engineering & AI
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
Diplôme
RNCP NIV.7 (Bac+5)
Partenaire
Campus
Paris - Bordeaux
Présentation
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.
Objectifs & Aptitudes visées
Objectifs :
- Organiser la collecte et la mise à disposition des données en lien avec les équipes métiers
- Industrialiser et mettre en production des traitements sur les données en lien avec les équipes métiers et les équipes qui les analysent
- Analyser et développer une solution permettant le traitement de volumes importants de données, tout en garantissant la sécurité de celles-ci
- Concevoir des solutions permettant le traitement de volumes importants de « pipelines » de données
- Entretenir une solution permettant le traitement massif de données
Aptitudes visées :
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Capacité d’optimisation
-
Capacité à proposer une solution adaptée
-
Capacité de s’adapter à un environnement en perpétuelle évolution
-
Capacité d’analyse
Compétences visées
- Concevoir et développer une architecture de stockage de données
- Concevoir, développer et déployer une solution de traitement des données massives
- Implémenter et optimiser des solutions de stockage et de traitement de données sur le cloud
- Implémenter des méthodes d’intelligence artificielle pour modéliser et prédire de nouveaux comportements et usages.
- Concevoir une stratégie de management et de gouvernance de données pour transformer les données en informations créatrices de valeur
Notre valeur ajoutée
Une équipe dédiée
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
Techno first
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
Notre éco-système
Mobilité internationale
Des séjours académiques organisés au sein de nos universités partenaires permettant aux élèves de développer leur agilité en anglais et de leur donner une approche internationale des métiers du digital. En savoir plus
Alternance
Notre Career Center, spécialisé dans les formations supérieures en informatique et numérique, vous soutient accompagne dans vos recherches de stages et d’alternance. En savoir plus
Learning XP
Les Learning XP (100H/an et par étudiant) sont des modules permettant d’apprendre par l’action dans le but de personnaliser son parcours et de développer son réseau. En savoir plus
Programme
| M1 | M2 | |
|---|---|---|
| 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 |
Rythme
Alternance : 1 semaine à l’école et 2 semaines en entreprise
Informations pratiques
-
Pré-requis
- Cette formation s’adresse aux étudiants diplômés à minima d’un Bac +3 dans l’informatique et le numérique (Niveau 6 enregistrée au RNCP)
- Réussite du passage en jury d’admission
- Avoir complété toutes les étapes de candidature
- Maitrise des bases de données (SQL / No SQL)
- Bases en IA
Cursus précédent attendu :
- LP data
- BUT info
- B3 école info spé data ou IA
Pas de reprise en M2 possible
-
Année 4 (M1)
Dépôt du dossier de candidature directement sur notre site efrei.fr : ici (sur reserve des places disponibles)
Admission sur dossier et entretien de motivation (réponse du jury sous 10 jours après l’entretien)
Diplôme accessible également par la VAE
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
-
Initial (M1, M2)
Année 4 (M1) : 10 750 €
Année 5 (M2) : 10 750€
Ces frais annuels incluent : les frais de (re-)inscription de 1 500€ pour valider votre admission/réinscription ainsi que les frais de scolarité payables en début d’année ou échelonnés en deux ou dix fois.
L’école se réserve le droit de modifier les frais de scolarité chaque année.
-
Alternance (M1, M2)
Année 4 (M1) : 13 500 €*
Année 5 (M2) : 13 500€*
* À la charge de l’entreprise
Contrat d’apprentissage ou de professionnalisation – Stage alterné
Frais de réservation : 500€.
L’école se réserve le droit de modifier les frais de scolarité chaque année.
-
Date de rentrée
Date de rentrée : début septembre 2024
-
Modalités pédagogiques (M1, M2)
M1 et M2 = 495 H + 100 H de Learning XP
La pédagogie mêle cours théoriques, travaux dirigés et études de cas.
Elle s’enrichit d’une dimension pré-professionnelle dans le cadre de l’alternance. Les étudiants deviennent ainsi acteurs de leur formation.Moyens mis à disposition :
- Un extranet (MyEFREI) permettant d’accéder aux différents services de l’école (Career Center, Moodle, SholarVox, Studapart..), et aux informations ayant trait à leur scolarité (emplois du temps, notes, examens, absences, …)
- Licences Microsoft (Office 365, One Drive)
- Accompagnement personnalisé vers la réussite
- Programme Learning XP (Intégration à l’école, developpement du réseau professionnel et personalisation du parcours)
- Accès Linkedin Learning (contenus pédagogiques en ligne de remise à niveau et d’approfondissement)
Accessible aux personnes en situation de handicap
-
Modalité d'évaluation (M1, M2)
- Travaux pratiques avec rapport de TP rédigé par étudiant et examiné par un jury d’évaluation
- Etudes de cas
- Mise en situation via challenge (hackathon)
- Rapport écrit par binôme
La certification d' »Expert en ingénierie des données » s’acquiert par la validation de l’ensemble des blocs de compétences qui la composent
-
Diplôme préparé
RNCP niveau 7 – Expert en ingénierie des données
Fiche RNCP : RNCP 36739
Délivré par EFREI
Débouchés
- Ingénieur Data
- Gestionnaire de données
- Consultant décisionnel
- Architecte Data sur le Cloud
- Analyste BI
Passerelles :
Passerelles possibles vers d’autres programmes Mastères de la gamme Tech & numérique.
Certifications professionnelles enregistrées au RNCP en correspondance partielle
Mise à jour : décembre 2023
Chiffres clés
| Année | Inscrits | Taux d’abandon % |
| 22-23 | 31 | 6 |
| 23-24 | 110 | 8 |
| 24-25 | 157 | 4 |
L’obtention de la certification par la première promotion date du 10 octobre 2024, les chiffres seront communiqués à la suite de l’enquête d’insertion à 6 mois.
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.
