• Diplôme délivré:
    Master of Science Data Engineering & Cloud Computing (RNCP niveau 7 - Bac + 5/6): Expert infrastructure et traitement des données massives
    Niveau d’entrée:
    Bac+3, Bac+4 / Bac +5
    Format:
    Format
    Langues:
    Anglais & Français
    Prochaines rentrées:
    Novembre 2024 - Janvier 2025
    Lieu de rentrée:
    Campus de Cachan - Campus de Nice
  • img
    Diplôme visé controlé par l’état
    Notre formation est classée parmi les meilleurs Bachelors Post-Bac de France
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Programme MSc Data Engineering & Cloud Computing

Les métiers de la Data sont en tête des métiers qui vont évoluer le plus dans les années à venir selon l’étude « Future of Jobs Report 2020 » ​du World Economic Forum. L’analyse des données massives (Big data) est également parmi les 5 compétences qui progressent le plus rapidement depuis la crise pandémique selon une étude LinkedIn de novembre 2020.

Fondé sur une approche pédagogique alliant enseignements multidisciplinaires, projets et retours d’expérience, le MSc Data Engineering & Cloud Computing permet de répondre aux opportunités et enjeux soulevés par la massification des données dans tous les secteurs d’activités économiques et tous les domaines de notre société moderne conduisant ainsi à une transformation importante des métiers et des pratiques.

Confrontées à une croissance exponentielle des volumes de données, les entreprises de toutes tailles et tous secteurs n’ont plus d’autre choix que de réfléchir et mettre en œuvre des solutions capables d’adresser les enjeux liés à ces mégadonnées, qualifiées de « carburant » ou d’« or noir » car leur valeur alimente l’économie numérique. Par ailleurs, l’importance des données ne concerne pas que le monde économique. Les organisations publiques, la recherche scientifique, les ONG, les collectivités et les Smart Cities sont également concernées.

L’objectif du MSc Data Engineering & Cloud Computing est de former les étudiants à devenir expert en gestion de données et à maitriser le cycle complet de l’ingénierie des données: acquisition, architecture, stockage, nettoyage, pipeline, sécurisation, structuration, analyse et visualisation.

Le programme est à la fois technique (Cloud Computing, Programmation, Gestion de Base de Données) et théorique (Algorithmique Distribuée, Machine Learning, Théorie des Bases de Données Distribuées). Cette double approche permet de savoir utiliser les outils les plus communs et efficaces tout en comprenant les fondements de leurs mécanisme pour pouvoir les utiliser dans les meilleurs conditions et de les configurer rapidement. De plus, l’apprentissage de différents outils et de leur principes permet aux étudiants d’apprendre à s’adapter aux différentes technologies et être rapidement efficace sur n’importe quel outil du genre.

La première année consolide la maîtrise d’un projet centré autour des données. Un étudiant du MSc DE1sera capable de mettre en place un projet et proposer des architecture robuste pour des projets manipulant des volumes de donnéesraisonnable (utilisation de base de données centralisés). Certaines techniques de calcul sur d’important volume sont présentées.

La seconde année se spécialise dans le traitement de données massives(dites Big Data). Du stockage à l’analyse,cette année forme à une expertisede gestion de projet de données massives. Différents types de Clouds sont présentés (AWS et Azure) ainsi que les bases de données NoSQL.

Ce programme présente de nombreuses technologies régulièrement utilisées en entreprise et une veille technologique et scientifique permet de présenter les outils et approches à la pointe afin de les prendre en main. Afin de former des experts en Data Engineering et Cloud Computing, la formation met également l’accent sur la place de ces compétences dans la société à travers une approche business couplé à l’éthique de la manipulation de données, le green computing et les lois encadrant ce domaine.

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Pourquoi ce programme est-il unique ?

  • Une hybridation entre les aspects technologiques, business et sociétaux
  • Une équipe professorale de haut niveau parmi les plus interdisciplinaires d’Europe
  • Un diplôme avec la garantie de sa mise à jour à vie© dont 5 ans à titre gracieux
  • Des relations avec des partenaires technologiques et des entreprises permettant aux apprenants de travailler sur des problématiques réelles issues de secteurs variés comme la finance, les logiciels, la santé, l’industrie, le commerce, le marketing…
  • Une préparation pour les meilleures certifications professionnelles du domaine de Microsoft et d’Amazon Web Services

Diplomes

  • Un Master of Science Data Engineering & Cloud Computing
  • Une certification professionnelle d’Etat enregistrée au RNCP (Répertoire National des Certifications professionnelles) de niveau 7 (équivalent bac+5/6) : « Expert infrastructure et traitement des données massives »
  • Les certifications professionnelles suivantes : Une Certification professionnelle par année (AWS, Azure, Kafka, MongoDB, …)
Une certification professionnelle d’Etat enregistrée au RNCP (Répertoire National des Certifications professionnelles) sous le numéro 37763 (le 19-07-2023) de niveau 7 (équivalent bac+5/6) : « Expert infrastructure et traitement des données massives ». Il est possible de valider cette certification par blocs de compétences : pour en savoir plus, n'hésitez pas à nous contacter.
Indicateurs de résultat 2022 / 2023
Contenu actualisé le 19/11/2023
97%
Taux de satisfaction
100%
Taux de présentation au diplôme
100%
Taux de réussite au diplôme

Objectifs d'apprentissage

  • Apporter une valeur ajoutée à une équipe, une entreprise ou une organisation grâce à une combinaison de compétences techniques et managériales, de connaissances sur les questions juridiques et éthiques liées à l'ingénierie des données, et de la capacité à communiquer efficacement avec des professionnels de différentes disciplines.
  • Maîtriser l’écosystème du Cloud
  • Identifier des modèles et recueillir des informations à partir d'ensembles de données vastes et complexes.
  • Acquérir une compréhension approfondie des fondements, des méthodes et des technologies des Big Data.
  • Concevoir et maintenir une plateforme pour le traitement de grands volumes de données.
  • Concevoir un entrepôt de données et une infrastructure de traitement.
  • Savoir pratiquer divers outils d'analyse et de programmation : Python, R, Scala, Java, etc.
  • Analyser, traiter et modéliser des données massives à l'aide de modèles statistiques pour les rendre intelligibles et exploitables
  • Gérer un projet d'ingénierie des données
  • Se familiariser avec les lois et les règlements qui sont pertinents pour la science et la gouvernance des données.
  • Intégrer les questions éthiques et sociétales, telles que les questions relatives à la vie privée, à la responsabilité ou à l'autonomie humaine dans la prise de décision.