Mastère Cybersecurity & Artificial Intelligence - Efrei

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Master of Science Data Engineering

Le MSc Data Engineering forme des experts techniques dont les compétences sont centrées autour de la gestion des données, de l’intelligence artificielle et du cloud pour répondre aux besoins des entreprises en pleine transformation digitale.

Diplôme

RNCP NIV. 7 - Bac+5

Master of Science

Rythme

Initial / Alternance

Campus

Paris

Présentation

L’objectif du MSc Data Engineering est de répondre aux besoins de compétences dans le domaine de la data, de l’IA et du cloud en formant les apprenants sur les technologies de pointe dans ces trois domaines. En effet, depuis la forte émergence des nouvelles technologies de l’information et de la communication, à l’origine du big data, de l’open data, de l’IA et du cloud, de nombreuses problématiques associées aux données sont apparues et ont ouvert la porte à de nouveaux métiers : spécialiste de données, stratège de données, spécialiste en IA, architecte cloud.

A l’ère du numérique, la compétitivité de nombreuses entreprises peut être mise à mal si celles-ci ne possèdent pas les compétences nécessaires à la gestion de données et du cloud. A contrario, une gestion efficace et stratégique des données en utilisant le cloud comme levier peut permettre de relancer, mais aussi de créer de nouvelles opportunités de marché.

Ce MSc forme des spécialistes capables de comprendre et de maîtriser les technologies associées à cette gestion des données, à l’IA et au cloud.

Nombre d’heures de cours /an

500h de cours + 100h Learning XP (séminaire / master class / certifications / challenges / visite entreprise…)

Un programme bien construit

65% IT
25% soft skills
10% management

2 ans en alternance

Les équipes du CFA Afia mettent des ressources à la disposition des étudiants pour les aider à trouver des alternances ou des stages et booster leur CV. Le réseau de partenaires Efrei assure une place en alternance à tous les étudiants.

Une équipe dédiée

L’ensemble des responsables de formation des Programmes Experts guident les étudiants tout au long de l’année dans leur parcours.

Pourcentage-pole-tech

Programme

Soft Skills
Plus de détails

Anglais
Communication et Socio-psychologie
Thèse professionnelle
Droit du numérique et réglementation

Management
Plus de détails

Management général
Management de projet SI et data

IT
Plus de détails

Data Science
Data Engineering
Artificial Intelligence
Cloud
Systèmes emergents

Soft Skills
Plus de détails

Anglais
Communication et Socio-psychologie
Thèse professionnelle
Droit du numérique et réglementation

Management
Plus de détails

Management général
Management de projet SI et data

IT
Plus de détails

Data Science
Data Engineering
Artificial Intelligence
Cloud
Systèmes emergents

Soft Skills
Plus de détails

Anglais (TOEIC : 790)
Study Mission
Communication et Socio-psychologie
Thèse professionnelle

Management
Plus de détails

Management général
Management de projet SI et data

IT
Plus de détails

Data Science
Data Engineering
Artificial Intelligence
Cloud
Systèmes emergents

Soft Skills
Plus de détails

Anglais (TOEIC : 790)
Study Mission
Communication et Socio-psychologie
Thèse professionnelle

Management
Plus de détails

Management général
Management de projet SI et data

IT
Plus de détails

Data Science
Data Engineering
Artificial Intelligence
Cloud
Systèmes emergents

Rythme de la formation

Alternance : formation  sur le rythme mensuel de 2 semaines en entreprise et 1 semaine à l’école / Initial : 920h de cours et un stage obligatoire de 4 mois minimum

SEP
OCT
NOV
DÉC
JAN
FÉV
MAR
AVR
MAI
JUI
JUI
AOÛ
2 SEM. ENTREPRISE / 1 SEM. ÉCOLE

Conditions d'admission

  • Année 4 (M1)

    Cette formation s’adresse aux étudiants diplômés d’un Bac +3 (Bachelor ou Licence en informatique)

  • Année 5 (M2)

    Cette formation s’adresse aux étudiants diplômés au minimum d’un M1 en informatique

  • Année 4 (M1)

    Initial : 8.100 euros de frais de scolarité + 900 euros de frais d’inscription

    Alternance : 12.000 euros (aux frais de l’entreprise) + 500 euros de frais d’inscription

  • Année 5 (M2)

    Initial : 8.100 euros de frais de scolarité + 900 euros de frais d’inscription

    Alternance : 12.500 euros (aux frais de l’entreprise) + 500 euros de frais d’inscription

  • Année 4 (M1)
    • Dépôt du dossier de candidature sur efrei.fr
    • Etude de dossier, entretien individuel, entretien de langue
  • Année 5 (M2)
    • Dépôt du dossier de candidature sur efrei.fr
    • Etude de dossier, entretien individuel, entretien de langue

Les + programmes

L’EXPERTISE IA/MACHINE LEARNING

La richesse des programmes donne aux étudiants une expertise dans la conception et l’implémentation de solutions d’IA et de machine learning. Les intervenants intègrent les techniques utiles.

L’EXPERTISE EN GESTION DATA

Les futurs experts comprennent puis maîtrisent les différentes technologies de gestion des données leur stockage et leur traitement. Ils répondent aux entreprises en matière de data, IA et cloud.

LA PÉDAGOGIE LEARNING BY DOING

Les étudiants travaillent en mode projet, apprennent à évoluer dans des environnements complexes et à répondre à des cahiers des charges complets. Ils apprennent grâce au learning by doing.

DES MÉTIERS EN FORTE DEMANDE

De nouveaux métiers sont accessibles : développeur cloud, architecte data, data analyst, big data marketer, data risk manager… Les entreprises apprécient les profils complets de nos étudiants.

DES ACTEURS DE LEUR FORMATION

Les étudiants sont pleinement acteurs de leur formation grâce à leur implication lors des cours et des learning XP (visite d'entreprise, serious game, masterclass, hackathon...).

UN ENVIRONNEMENT HIGH TECH

Au sein d’un campus new-look, avec un Innovation’Lab de dernière génération et des laboratoires ultramodernes, les étudiants évoluent dans des conditions optimales d’apprentissage.

Compétences visées

  • Définir les méthodes et les outils de traitement de l’information
  • Réaliser une veille documentaire (collecte, analyse etc.)
  • Réaliser une étude
  • Rédiger l’information produite (études, synthèses, rapports, bulletins, …) et établir des prévisions, des évaluations, des recommandations et des perspectives
  • Adapter les outils de traitement statistique de données
  • Présenter et diffuser les résultats des études réalisées
  • Concevoir et implémenter des modèles de machine learning sur le cloud, ensuite manager ces modèles, les optimiser et les déployer

Débouchés

  • Gestionnaire de données
  • Développeur cloud
  • Architect data sur le cloud
  • Analyste de données (data analyst)
  • Spécialiste de données (data scientist)
  • Architect data
  • Analyste de données géographiques
  • Consultant décisionnel
  • Analyste BI
  • Stratège des données (data strategist)
  • Gestionnaire de masses de données
  • Consultant big data
  • Data risk manager
  • Big data marketer
  • Business analyst
  • Gestionnaire de projets
  • Entrepreneur