EPSI demain c’était vous l’expert.e en ingénierie de données?
Certification
RNCP Niv.7
Durée
2 an(s) après un Bac+3
École
EPSI - l'école d'ingénierie informatique
Campus
Angers Arras Bordeaux Grenoble Lille Lyon Montpellier - Odysseum Paris Rennes Saint-Étienne Toulouse
Prochaines rentrées
Septembre 2024
Etudier en France
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EPSI demain c’était vous l’expert.e en ingénierie de données?
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Angers
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Saint-Étienne
Toulouse
Point d'orgue de votre parcours, ce Master of Science en Ingénierie de Données vous amène à un niveau BAC+5, vous préparant à devenir un spécialiste dans la gestion et l'analyse des données.
Concevez, développez et déployez des solutions avancées d'ingénierie de données pour gérer et analyser de vastes ensembles de données. Pilotez des projets de données pour fournir des informations précieuses et exploitables aux entreprises.
EPSI demain c’était vous l’expert.e en ingénierie de données?
Certification
RNCP Niv.7
Durée
2 an(s) après un Bac+3
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EPSI - l'école d'ingénierie informatique
Campus
Angers Arras Bordeaux Grenoble Lille Lyon Montpellier - Odysseum Paris Rennes Saint-Étienne Toulouse
Prochaines rentrées
Septembre 2024
Objectifs
Pour répondre un besoin croissant en compétences dans le domaine de la « data centric » et satisfaire les besoins métiers, le candidat doit être capable de :
Collecter les besoins Data des directions métiers de l’entreprise afin de bâtir ou faire évoluer la/les plateformes de données dans le respect des besoins et attentes des directions métiers et de vérifier l’alignement stratégique.
+
Concevoir les cahiers des charges technique et fonctionnel d’un projet de développement d’une plateforme Big Data à l’aide des besoins utilisateurs collectés afin de cadrer le développement.
+
Conduire une équipe projet en diffusant les fondamentaux de l’agilité :
+
adaptation, flexibilité et amélioration continue au sein de l’équipe afin d’être en mesure d’absorber les changements de priorité qui peuvent intervenir dans un contexte de forte contrainte de temps et d’incertitudes
Concevoir une architecture de collecte et de restitution de données robuste, évolutive, sécurisée
+
et utilisant l’intelligence artificielle (machine learning) afin d’améliorer en continu sa capacité à prédire les besoins Data des experts métiers utilisateurs.
Concevoir une architecture de stockage de données (data warehouse, data lake…) permettant de répondre aux besoins Data des experts métiers et respectant la politique de sécurité des données définie par le/la RSS.
+
Mettre en place un système d’ingestion de données structurées et non structurées afin de permettre la manipulation et l’accès aux données ainsi que l’authentification des utilisateurs.
+
Développer un pipeline de données et/ou un pipeline ETL prenant en compte l’environnement technologique déployé (infrastructure, services, applications…) dans le respect du cahier des charges de la solution proposée.
+
Automatiser des opérations de déploiement, de tests et de maintenance curative et préventive afin de s’assurer de la fiabilité de la solution tout au long de son cycle de vie.
+
Votre parcours
Construction d’une plateforme Big Data permettant la collecte, l’assemblage, le traitement et le stockage des données générées par les systèmes d’une entreprise (209 heures)
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Big Data et collecte de données
- Big Data et stockage de données
- Big Data et conception de pipelines
Administration et supervision d’une plateforme Big Data (88 heures)
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Big Data & MLOps
- Administration pipelines
Préparation et Mise à disposition des données d’une plateforme Big Data aux équipes utilisatrices (data scientist, équipe BI, décideurs et experts métiers) (110 heures)
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Data et IA
Innovation & Développement professionnel (83 heures)
+
Analyse et définition de la stratégie Big Data alignée avec la stratégie "business" de l'entreprise en collaboration avec le DSI et les experts métiers (154 heures)
+
Process métier et performance SI
- Analyse des besoins & Stratégie Big Data
- Amélioration continue d'un SI
Pilotage d’un projet de développement d’une plateforme Big Data (architecture et infrastructure) dans un environnement agile (119 heures)
+
Management de projet et agile
- Management d'équipe et environnement multiculturel
Administration et supervision d’une plateforme Big Data (98 heures)
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MLOps
Innovation & Développement professionnel (85 heures)
+
Parcours Professionnel (5 heures)
+
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