Mastère en Big Data Engineer – Expert Data Engineer

NIVEAU 7 RNCP

Cette formation se démarque par son approche pratique, mettant l'accent sur des projets concrets. Elle a pour objectif de vous guider vers l'acquisition des compétences essentielles en analysant, gérant et exploitant des données massives tout en travaillant sur des projets pratiques qui reflètent les défis réels du monde professionnel. Ce programme vous garantit une expérience d'apprentissage immersive et vous prépare activement à appliquer vos compétences dans des contextes professionnels variés. 

Durée

24 mois

Type de formation

En continu / en alternance

Dispositif

À distance

Lien vers France Compétences

Code RNCP

36398

Niveau de diplôme

Titre RNCP de niveau 7

Tarifs

19 600 euros HT

Financement

Les plus

Parce que notre objectif est de vous préparer à intégrer le monde de l’entreprise, la pédagogie de Kaischool présente un parfait équilibre entre formation pratique et formation théorique. Une fois le diplôme obtenu, le candidat aura les moyens de s’épanouir sur le marché du travail dans un large éventail d’industries, de services financiers, de conseil ou dans le secteur public.

Les modalités d’évaluation

Contrôle continu : travaux de coding, travaux de documentation et de présentation
Projet individuel et de groupe : l’alternant doit choisir un thème ou un projet de création d’entreprise autour d’une solution innovante en lien avec l’entreprise d’accueil ou en lien avec le cours
Rédaction d’un mémoire de 100 pages

Points clés

Après réception de votre candidature, vous recevrez le lien vers un test psychotechnique qui nous aidera à mieux cerner votre profil et mieux vous orienter vers la formation la plus compatible avec votre profil.

Niveau 6 RNCP obtenu ou Bac+3/4 validé en mathématique ou statistique ou informatique ou sciences de l’ingénieur ou équivalent

Comprendre les architectures massives de la Big Data.
Collecter, stocker et gérer des données massives avec Hadoop et son écosystème.
Auditer et évaluer les systèmes existants en Big Data.
Concevoir des solutions Big Data adaptées aux besoins.
Maîtriser Hadoop, Spark et Kubernetes pour la gestion des données massives.

Contrat d’apprentissage ou de professionnalisation de 12 mois.
Le rythme d’alternance à définir avec l’entreprise.
1 jour école / 4 jours entreprise
1 semaine école / 3 semaines entreprise

ML Engineer,
Consultant Big Data,
Chef de projet IA,
Ingénieur IA,
Architecte Big Data,
Chief Data Scientist,
Chief Data Officer

Pédagogiques : Distanciel par le biais de notre plateforme.
D’évaluation : Contrôle continu
D’accès : Plusieurs sessions d’admission durant l’année :
– Janvier 2024
– Avril 2024
– Juin 2024
– Septembre 2024

Accessibilité handicap : Nous rendons notre formation accessible aux personnes en situation de handicap en offrant des modalités d’évaluation spécifiques adaptées à leurs besoins. De plus, la durée des évaluations est prolongée pour permettre aux étudiants handicapés de passer leurs examens dans des conditions appropriées.
Campus digital : la plateforme Kaischool

Niveau 6 RNCP obtenu ou Bac+3/4 validé en mathématique ou statistique ou informatique ou sciences de l’ingénieur ou équivalent

Comprendre les architectures massives de la Big Data.
Collecter, stocker et gérer des données massives avec Hadoop et son écosystème.
Auditer et évaluer les systèmes existants en Big Data.
Concevoir des solutions Big Data adaptées aux besoins.
Maîtriser Hadoop, Spark et Kubernetes pour la gestion des données massives.

Contrat d’apprentissage ou de professionnalisation de 12 mois.
Le rythme d’alternance à définir avec l’entreprise.
1 jour école / 4 jours entreprise
1 semaine école / 3 semaines entreprise

ML Engineer,
Consultant Big Data,
Chef de projet IA,
Ingénieur IA,
Architecte Big Data,
Chief Data Scientist,
Chief Data Officer

Pédagogiques : Distanciel par le biais de notre plateforme.
D’évaluation : Contrôle continu
D’accès : Plusieurs sessions d’admission durant l’année :
– Janvier 2024
– Avril 2024
– Juin 2024
– Septembre 2024

Accessibilité handicap : Nous rendons notre formation accessible aux personnes en situation de handicap en offrant des modalités d’évaluation spécifiques adaptées à leurs besoins. De plus, la durée des évaluations est prolongée pour permettre aux étudiants handicapés de passer leurs examens dans des conditions appropriées.
Campus digital : la plateforme Kaischool

Certifications

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Blocs de compétences M1

Concevoir un projet d’architecture de gestion de données massives
Elaborer une solution technique de collecte et de traitement de données massives
Déployer l’architecture de gestion de données massives
Piloter un projet de gestion de données massives

Blocs de compétences M2

Analyser l'existant et proposer des solutions liées à la Big data
Déployer des infrastructures informatiques pour stocker, extraire et analyser la data
Traiter et visualiser de la data
Analyser et modéliser la (Big) data
Cloud computing et Big Data
Gestion de projet Big Data

Brochure de la formation

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