Master of Science Data Engineering
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Le Master of Science Data Engineering d’avancity récompensé par le prix Tremplin d'Eduniversal !
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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 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.
Le MSc Data Engineering d’aivancity vise, non seulement à maitriser tout le cycle de l’ingénierie des données (acquisition, architecture, conservation, nettoyage, tri, structuration, sécurisation et analyse), en utilisant les meilleures technologies mais aussi de comprendre leurs enjeux dans les organisations (aide à la prise de décision et compréhension des processus métiers) ainsi que leurs implications juridiques, éthiques et sociétales (Respect des données personnelles, neutralité, biais, équité, diversité, transparence…).
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
- Un learning trip au cœur de l’écosystème IA de la Silicon Valley
- 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, d’Amazon Web Services ou de Google
- Un campus à Cachan, à 10 minutes de Paris, avec des installations pédagogiques et technologiques de haut niveau ainsi qu’un environnement paysager d’exception.
Diplômes
- Un Master of Science « Data Engineering »
- Une certification professionnelle d’Etat enregistrée au RNCP (Répertoire National des Certifications professionnelles) de niveau 7 (équivalent bac+5/6) ;
- Les certifications professionnelles suivantes dont la préparation est intégrée au programme : Microsoft Certified : Azure Data Engineer Associate: DP200 et DP 201
ou AWS Certified Cloud Practitioner OU Professional Data Engineer certification de Google Cloud
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.
- 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.
Journée Portes ouvertes !
Venez échanger avec nos conseillers et professeurs lors de nos Journées Portes Ouvertes (JPO).
C'est par ici ! InscriptionMsc Data Engineering
Niveau d'entrée et format Après Bac+4/ Bac+5
Formation initiale ou Alternance
Langue Français/ anglais
Diplôme délivré Master of Science Data Engineering
(RNCP niveau 7 - Bac + 5/6)
Prochaine rentrée 9 Janvier 2023(1 année de scolarité)
Format
- Séminaire de rentrée (6h)
- Boarding for aivancity (43h)
- 5 certificats -18 séminaires (360H)
- Un learning trip d’une semaine (30H) en option avec des frais additionnels
- Tutorats : projets, thèse pro et carrière (31H)
- De janvier à mars : 3 semaines de cours et 1 semaine entreprise
- De mars à décembre : 1 semaine cours et 3 semaines entreprise
Total : 440 H
Type
- En formation initiale ou en alternance (contrat d’apprentissage ou de professionnalisation ou stage alterné)
| Niveau d’entrée | Parcours | Diplôme |
|---|---|---|
| Bac+4 ou Bac+5 | 5 Certificats | Master of Science « Data Engineering » (RNCP niveau 7 – Bac+5/6) |
12 mois pour devenir Data Engineer
Boarding for aivancity
- Fondamentaux en gestion
- Maths for Data analysis
- Programmation
- Fondamentaux en Big data
- Soft skills
Certificat 1 : Big Data
- Data analysis & visualization
- Big Data analytics
- Data mining
- Data Security
Certificat 2 : Data Programming
- Cloud computing
- Advanced Excel for Data Analytics
- Algorithmics
- Python for Big Data
- R for Big Data
Certificat 3 : Data for Business analytics
- Business Intelligence and Data Management
- Business Analytics and Emerging Trends
- Customer/User Analytics
- Data-driven decision making
Certificat 4 : Data engineering
- Hadoop & Spark
- Java & Scala
- Data Pipeline (XML, DTD, XLS, JSON)
- Advanced Data Security
Certificat 5 : Project Management & Ethics
- Project Management: People and Technology
- DevOps
- Data Regulation & Law
- Ethics of Data
Pourquoi se former à l’ingénierie des données ?
Le marché de l’emploi est en plein essor sur ces métiers offrant ainsi de nombreuses perspectives dans le secteur Internet et logiciels ou dans les organisations qui souhaitent exploiter le potentiel de leur données pour créer de la valeur ainsi que dans le secteur public ou dans les laboratoires de recherche et développement… (Cf. Etude aivancity sur les métiers de la Data et de l’IA).
Les outils et les méthodes pour travailler la Data Science évoluent en même temps que le volume de données augmente. Les experts peuvent donc compter sur des projets de grande envergure et de belles perspectives de carrière.
Le Master Data d’aivancity (Bac +5) forme aux métiers suivants
Pour résumer, le data architect organise le projet, le data engineer gère les données brutes, le data scientist les valorise, et le data analyst les interprète.
Quelles sont les évolutions professionnelles des métiers de la Data Science
Après quelques expériences, les experts en ingénierie des données peuvent accéder à des postes de pilotage de la data, d’encadrement ou de consulting.
Pour vous offrir des perspectives de carrière prometteuses
Stages et alternance : aivancity offre à ses étudiants la possibilité de développer une expérience professionnelle significative afin de les aider à développer leur employabilité.
En savoir plus
aivancity publie son étude des offres d'emploi en Intelligence Artificielle et Data en France
Téléchargez l'étude
Le MSc Data Engineering d’aivancity s’adresse :
- Aux diplômés bac+4 ou bac+5 d’écoles d’ingénieurs ou universités dans les domaines informatique, ingénierie, mathématiques, statistiques ou sciences physiques, bio-informatique ou tout autre domaine scientifique en lien avec ces spécialisations
Processus de sélection
Le processus de sélection se déroule en 2 phases :
1. Etude de dossier de candidature et pièces justificatives.
2. Suite à la 1ère phase de sélection, les candidats retenus sont appelés à passer les épreuves écrites et un entretien oral.
Epreuves d’admissions |  Durée |  Coefficient |
|---|---|---|
| QCM de mathématiques et statistiques | 1H | 3 |
| QCM de technology & business English | 30 min | 1 |
| QCM culture Data / IA | 30 min | 2 |
| Entretien individuel | 30 min | 4 |
Candidats résidant en France
Pour les candidats résidant en France, les épreuves d’admission, si nécessaire, se déroulent dans nos locaux sur une demi-journée.
Candidats non-résidents en France
Pour les candidats non-résidents en France, ils peuvent passer le concours soit dans l’un de nos centres d’examen à l’étranger soit à distance. Notre service admission prendra contact avec vous afin de définir une date et vous expliquer le déroulement des épreuves.
L’admission est prononcée dans un délai maximal d’une semaine sous réserve de validation de votre année en cours et celle du Jury officiel. Les résultats vous sont communiqués par mail et via la plateforme d’admission aivancity.
Learning trip d’une semaine Silicon Valley
La Silicon Valley est l'épicentre mondial de l'innovation, des technologies émergentes et des startups. Un tiers de tous les investissements en capital-risque aux États-Unis est injecté dans la région dynamisée par la présence de compagnies comme Facebook, LinkedIn, Google, Apple, Twitter, Airbnb, Salesforce, et plusieurs milliers de startups.
Les apprenants du MSc Data engineering participeront à un Learning Trip exceptionnel, conçu spécialement pour eux leur offrant ainsi une immersion interactive au cœur de la Silicon Valley. Grâce à un design d’expérience fondé sur les interactions directes, les étudiants bénéficieront d’opportunités de réseautage avec les communautés innovantes, de rencontres avec les acteurs de la Tech, de la découverte des accélérateurs de startups et hubs technologiques, de la participation à des workshops et hackathons, et de visites guidées des entreprises et des institutions de recherche en Data et IA.
La découverte de San Francisco, Palo Alto, Mountain View, Cupertino, et des nouveaux hubs technologiques de l’East Bay, sera pour les étudiants l’occasion de renouveler leurs idées, de tester leurs projets, et d'amplifier leurs perspectives au contact des innovateurs qui font la Silicon Valley.
Frais de candidature
- 150 € ou 0 € en alternance
Coût des études et financement :
- Pas de frais pour l’étudiant en alternance (Frais de scolarité pris en charge par l’entreprise)
- 12 500 € si pas éligible à alternance avec règlement en 3 fois (4000€ acompte à l’inscription, 4500€ au 30 septembre, 4000€ au 30 janvier 2023)
Ces frais de scolarité sont définis pour l’année et comprennent l’ensemble des frais d’étude, y compris le learning trip à l’international ainsi que la garantie de mise à jour du diplôme pendant 5 ans à partir de la date de l’obtention du diplôme. Ils ne comprennent pas les frais de séjour à l’international (avion, transport, hébergement et restauration).
Il est possible de bénéficier de prêts bancaires négociés à taux préférentiels auprès des partenaires d’aivancity, remboursables après une période de franchise et à taux préférentiel.
Pour pouvoir accéder à l’apprentissage, l’étudiant doit être ressortissant de l’Union Européenne ou étudiant international pouvant justifier d’une première année de formation initiale suivie sur le territoire français. Les étudiants hors UE, qui débutent leurs études en France, peuvent suivre ce programme en stage alterné. Les frais de scolarité seront pris en charge par l’étudiant.
Un campus 5.0 pour l’éducation d’aujourd’hui et la société de demain
Le projet d’aménagement conduit par le Groupe Patriarche, partenaire d’aivancity dans le cadre de cette opération ambitieuse et innovante, vise à augmenter les interactions entre la communauté des apprenants, en faire la signature pédagogique de l’école, en offrant un parcours expérientiel d’apprentissage fait d’espaces facilitants, de continuité de modularité et de personnalisation d’apprentissage pour créer dans le parcours, son propre parcours : celui qui nous ressemble.
