Ingénierie des Données
Apprenez à transformer la donnée en richesse
diplôme
bac+3
cycle licence
formation
orientée métiers
forte
employabilité
stages &
projets réels
expérience pratique
en entreprise
Approche pédagogique
Basée sur des projets réels et des cas d'entreprise
Encadrement
Par des enseignants et professionnels du domaine
Outils & technologies
Actuels du marché
(Data, IA, BI, Big Data...)
Poursuite d'études
Possibilité de Master en Ingénierie des Données et IA au sein de l'institut
Inscriptions ouvertes
Pourquoi choisir cette formation ?
Cette formation répond à une demande croissante des entreprises en spécialistes de la donnée (DATA) :
- Elle permet aux étudiants d'acquérir des compétences solides en collecte, traitement, analyse et visualisation des données, tout en développant une forte capacité d'adaptation aux évolutions technologiques.
- Elle allie théorie et pratique pour une insertion rapide dans le monde professionnel.
Conditions d'accès
Être titulaire d'un baccalauréat scientifique ou en sciences économiques
Objectifs de la formation
Former
Des professionnels capables de collecter, structurer et analyser les données afin de les transformer en informations exploitables pour l'aide à la décision.
Développer
Des compétences techniques en gestion de bases de données, outils d'analyse et visualisation des données.
Répondre
Aux besoins des entreprises en profils qualifiés dans le domaine de la data et favoriser l'insertion professionnelle ou la poursuite d'études.
Compétences développées
Compétences techniques
- Programmation : Python, Java, etc.
- Bases de données : SQL et NoSQL
- Traitement de données : Hadoop, Spark, etc.
- Analyse de données : Excel, Tableau, Power BI, etc.
- Machine learning : Algorithmes de ML et Deep Learning
Compétences en ingénierie des données
- Conception de systèmes de données scalables et performants
- Intégration de données provenant de sources diverses
- Qualité et cohérence des données
- Sécurité des données contre les menaces et vulnérabilités
Compétences en communication et en gestion
- Communication de résultats complexes à des non-spécialistes
- Gestion de projet pour gérer des projets de données
- Collaboration avec des spécialistes de différents domaines