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Applied MSc in Data Engineering for Artificial Intelligence

Titre niveau 7 (RNCP 34262 - code diplôme 16X11401)
Objectifs de la formation

Ce Master of Science permet de :

  • apprendre à comprendre l'analyse, la conception, la mise en œuvre et le suivi des architectures informatiques et de Big Data ;
  • découvrir le monde DevOps et mettre en place une architecture d'intégration continue ;
  • exploiter les langages de programmation les plus répandus et leurs bibliothèques pour l'apprentissage automatique et deep learning ;
  • apprendre à architecturer et à déployer des clusters de données et de calcul hautement distribués tels que Hadoop ou SPARK.

 

Débouchés

Les étudiants s’orientent vers des postes tels que :

  • Big Data Engineer ;
  • Data Engineer ;
  • Data Architect ;
  • Chief Data Officer ;
  • Machine Learning Engineer…
Cadre de la formation en apprentissage

La formation est assurée en partenariat avec le CFA Afia. Le CFA a été créé en 1992 avec le Conseil Régional d’Île de France et a formé à ce jour plus de 15 000 apprentis informaticiens. Il travaille avec plus de 2400 entreprises partenaires.

Conditions d’admission
  • Savoir gérer les systèmes de bases de données. 
  • Maîtriser les langages de programmation.
  • Avoir des compétences de communication et travail d’équipe.
     
  • Admission sur dossier, test et entretien.
     
  • Être recruté comme apprenti par une entreprise.

    > Formation accessible aux étudiants en situation de handicap.
Programme
Enseignements Volume
Distributed & Performance IT
- Cloud-Computing – Amazon AWS 
- Software Engineering Part I 
- Cloud Computing – Microsoft Azure 
- Java & Scala programming 
- Software Engineering Part II 
- Python Machine Learning Labs 
- Semantic Web technologies for Data Science developments
205 h
Data Management
- Data Wrangling with SQL 
- Document Databases – NoSQL – Part 2
- Datawarehousing & ETL 
- The Hadoop & Spark Ecosystem
- Data Pipeline Part I & II 
- Graph Databases – NoSQL – Part 1
185 h
Operational Methodologies
- IT Project Management – PMP-PMI and Agile Approaches
- Data Laws & Regulations – Philosophies, Geopolitics & Ethics
- CRM Data Management
- Cybersecurity 
- DevOps & Continuous Integration
150 h
Data Science
- Applied Mathematics for Data Science
- Foundations of Statistical Analysis & Machine Learning Part I 
- Big Data Processing with R 
- Deep Learning 
- Artificial Neural Networks
125 h
Sessions de support 65 h
Cours d'Anglais 50 h
Warm-up 75 h
Examens et induction day 25 h
Total 880 h

 

Durée et rythme d'alternance

Durée : 880 h sur 24 mois en présentiel ou en ligne

Rythme d'alternance : calendrier individualisé répondant aux besoins de l'entreprise

Calendrier d'admission
Admission continue jusqu'à mi-septembre 2021
Rentrée : 27 septembre 2021
Chiffres clés
85 %
Taux de réussite au diplôme
n.c.
Taux de poursuite d'études : formation non concernée
5 %
Taux d'interruption de parcours
100 %
Taux d'insertion professionnelle à 6 mois
DSTI

Campus Sophia-Antipolis
Les Templiers, 950 route des Colles - Sophia-Antipolis
06410 Biot

Campus Paris
4 rue de la Collégiale
75005 Paris

Tél : 04 89 4129 44

 

Contacter Vincent Pressicaud, DSTI

Contacter Jean-Luc Devrouëte, CFA Afia

Inscription en ligne

 

48.869965525906, 2.2734832763672