Mastère Data Architect –

Expert en infrastructure et architecture de données

Concevoir les architectures data, c’est transformer des flux en structures durables. Une formation pour celles et ceux qui veulent aller au-delà de la donnée brute, et bâtir les systèmes qui la rendent utile, fiable et intelligente. Une voie d’excellence pour des profils à haute responsabilité technique.

Durée

24 mois (adaptable sur 12 mois selon profil)

Modalité

Initiale / Continue / Alternance

Format

En présentiel ou Hybride

Volume horaire global

760h /2 ans

Sessions 2025-2026

(Session Ordinaire 29/09/2025 et Session Différée 26/01/2026)

Tarif particulier

6900€/an, payable en 3x tranches

Étudiants en ligne suivant le Bachelor Data Analytics et Business Intelligence de Kaischool, illustrant un apprentissage à distance, pratique et certifiant.

Les plus de la formation

  • Conception et optimisation d’architectures Big Data et Cloud
  • Formation conçue avec les entreprises et les ESN
  • Formation axée sur le pilotage, la gouvernance et la scalabilité
  • Alternance ou initiale : professionnalisation directe
  • Accès à un métier à forte valeur stratégique

Points clés

Publics en formation initiale (statut étudiant ou apprenti)

La formation s’adresse en priorité aux étudiants de niveau Bac+3 issus des filières suivantes :

  • Informatique, systèmes et réseaux
  • Mathématiques appliquées, statistiques, économie quantitative
  • Sciences des données, ingénierie logicielle
  • Physique appliquée, traitement du signal
  • Sciences pour l’ingénieur ou MIAGE

Ils peuvent intégrer la formation :

  • par la voie de l’alternance (contrat d’apprentissage ou de professionnalisation)
  • ou en formation initiale à temps plein dans un établissement

 

Professionnels en reconversion ou montée en compétences (formation continue)

La certification s’adresse également à un public souhaitant :

  • évoluer vers des métiers de l’ingénierie des données
  • se repositionner dans un contexte de transformation numérique
  • valoriser une expérience professionnelle antérieure dans les SI, l’analyse de données, ou l’ingénierie logicielle

Ces professionnels, issus de parcours variés (ingénieurs système, développeurs, administrateurs de bases de données, analystes métier…), disposent souvent d’une expérience de plusieurs années dans la gestion des données ou la mise en œuvre de solutions techniques, et peuvent accéder à la formation en validant leur expérience ou via la formation continue.

Une attestation de comparabilité peut être exigée pour les diplômes étrangers si l’appellation, le contenu, le niveau ou la durée présentent une ambiguïté quant à leur équivalence avec les diplômes français requis.

Prérequis :

  • Bac+3 issus de filières techniques (informatique, maths appliquées, data, MIAGE…)
  • Notions préalables sur les principes fondamentaux de l’informatique
  • Bonne maîtrise de Python ou autre langage et des statistiques de base.
  • Connaissance de base des outils de gestion des données.
  • Compréhension du fonctionnement réseau et des environnements cloud

Processus d’admission :

  1. Candidature en ligne
  2. Analyse du dossier
  3. Entretien de motivation et d’orientation
  4. Test d’évaluation technique.
  5. Réponse sous 48h ouvrables

Liens :

Objectifs :

  • Concevoir, déployer et maintenir des architectures data robustes et évolutives
  • Piloter des projets data à forte volumétrie (Big Data)
  • Mettre en place des data lakes, entrepôts de données et pipelines scalables
  • Garantir la conformité RGPD et l’efficacité énergétique des architectures

Compétences :

  • Pilotage de projet data (expression des besoins, communication, supervision)
  • Collecte, stockage et mise à disposition de données (ETL, requêtage, API)
  • Création et administration d’un entrepôt de données (modélisation, optimisation)
  • Architecture, gouvernance, supervision
  • Outils / langages / technologies :
  • SQL, Python
  • Apache Kafka, Airflow, Spark
  • PostgreSQL, MongoDB, Hadoop
  • AWS, Azure, GCP
  • Terraform, Docker, Kubernetes

Débouchés :

  • Data Architect / Architecte Big Data
  • Ingénieur Data Platform
  • Ingénieur Cloud & DataOps
  • Responsable Infrastructure Data
  • Consultant Data Engineering
  • Data Engineer

Secteurs d’activité :

  • Finance, banque, assurance
  • ESN & cabinets de conseil
  • Industrie 4.0 / IoT
  • E-commerce, Télécoms, Services publics
  • Télécommunications, médias, énergie, secteur public

Tarif particulier :

6900€ / an, payable en 3x tranches

Frais initiaux :

  • 90 € – Accompagnement et préinscription
  • 500 € – Acompte minimum pour la réservation de place

Tarif entreprises / alternance :

9152 € / an

Réductions possibles :

  • Parrainez jusqu’à 3 personnes, et bénéficiez de -5% par filleul (en première inscription) sur vos frais de scolarité, après le début des cours.
  • Pour un premier versement ≥ 50% des frais de scolarité, bénéficiez de -10% de la somme versée sur le reste à payer.

Exemples :

  • Premier paiement de 4000€ reste 3500 , total  6500€
  • Paiement 5000€ reste 3400€, total 6400€
  • Paiement 100% = 6210€

Financements possibles :

  • Par l’entreprise (En alternance)
  • Facilitation des dossiers de prise en charge

Visitez cette page de financement pour en savoir plus.

Modalités d’évaluation :

  • Mise en situation professionnelle reconstituée
  • Travaux écrit ou oral
  • Travaux pratiques encadrés
  • Étude de cas éthique et technique
  • Examen écrit/pratique
  • Projets individuel / en Groupe
  • Soutenances orales
  • Dossier de preuves professionnelles (VIAE)

 

VIAE :

  • Accessible via dispositif d’évaluation Kaischool
  • Accompagnement personnalisé
  • Validation possible par bloc

 

Modalités pratiques & rythme :

  • Formats : initial, alternance, formation continue
  • Alternance : Jusqu’à 4 jours en entreprise par semaine.
  • Formation adaptable sur 12 mois pour les profils expérimentés ou titulaires d’un Bac+4 (dans la spécialité) ou bac+ 5 (dans le domaine)
  • Langues : français (anglais technique utilisé)
  • Localisation : Site de Paris (Fontenay-sous-Bois – Ile de France) ou à distance (hybride possible)

Accessibilité handicap : Kaischool rend ses formations accessibles à tous les apprenants, y compris ceux en situation de handicap. Des aménagements personnalisés peuvent être mis en place dès l’admission et tout au long du parcours : supports adaptés, souplesse dans l’organisation, ou encore accompagnement humain ou technique selon les besoins identifiés. Nos formations se prêtent particulièrement bien à un format hybride, permettant un suivi à distance si nécessaire.

Évaluations aménagées : Pour garantir l’égalité des chances, les modalités d’évaluation peuvent être ajustées sans compromettre les compétences visées. Cela inclut, par exemple, un temps supplémentaire, des formats alternatifs (oral, vidéo, audio) ou des outils spécifiques. Chaque mesure est pensée en lien avec la nature du handicap et les exigences de la certification.

Un accompagnement dédié : Un référent handicap vous accompagne à chaque étape, depuis la phase d’inscription jusqu’à la certification. Il assure l’écoute, la coordination des aménagements avec les équipes pédagogiques et le suivi de leur mise en œuvre, dans le respect de la confidentialité et du cadre réglementaire.

Publics en formation initiale (statut étudiant ou apprenti)

La formation s’adresse en priorité aux étudiants de niveau Bac+3 issus des filières suivantes :

  • Informatique, systèmes et réseaux
  • Mathématiques appliquées, statistiques, économie quantitative
  • Sciences des données, ingénierie logicielle
  • Physique appliquée, traitement du signal
  • Sciences pour l’ingénieur ou MIAGE

Ils peuvent intégrer la formation :

  • par la voie de l’alternance (contrat d’apprentissage ou de professionnalisation)
  • ou en formation initiale à temps plein dans un établissement

 

Professionnels en reconversion ou montée en compétences (formation continue)

La certification s’adresse également à un public souhaitant :

  • évoluer vers des métiers de l’ingénierie des données
  • se repositionner dans un contexte de transformation numérique
  • valoriser une expérience professionnelle antérieure dans les SI, l’analyse de données, ou l’ingénierie logicielle

Ces professionnels, issus de parcours variés (ingénieurs système, développeurs, administrateurs de bases de données, analystes métier…), disposent souvent d’une expérience de plusieurs années dans la gestion des données ou la mise en œuvre de solutions techniques, et peuvent accéder à la formation en validant leur expérience ou via la formation continue.

Une attestation de comparabilité peut être exigée pour les diplômes étrangers si l’appellation, le contenu, le niveau ou la durée présentent une ambiguïté quant à leur équivalence avec les diplômes français requis.

Prérequis :

  • Bac+3 issus de filières techniques (informatique, maths appliquées, data, MIAGE…)
  • Notions préalables sur les principes fondamentaux de l’informatique
  • Bonne maîtrise de Python ou autre langage et des statistiques de base.
  • Connaissance de base des outils de gestion des données.
  • Compréhension du fonctionnement réseau et des environnements cloud

Processus d’admission :

  1. Candidature en ligne
  2. Analyse du dossier
  3. Entretien de motivation et d’orientation
  4. Test d’évaluation technique.
  5. Réponse sous 48h ouvrables

Liens :

Objectifs :

  • Concevoir, déployer et maintenir des architectures data robustes et évolutives
  • Piloter des projets data à forte volumétrie (Big Data)
  • Mettre en place des data lakes, entrepôts de données et pipelines scalables
  • Garantir la conformité RGPD et l’efficacité énergétique des architectures

Compétences :

  • Pilotage de projet data (expression des besoins, communication, supervision)
  • Collecte, stockage et mise à disposition de données (ETL, requêtage, API)
  • Création et administration d’un entrepôt de données (modélisation, optimisation)
  • Architecture, gouvernance, supervision
  • Outils / langages / technologies :
  • SQL, Python
  • Apache Kafka, Airflow, Spark
  • PostgreSQL, MongoDB, Hadoop
  • AWS, Azure, GCP
  • Terraform, Docker, Kubernetes

Débouchés :

  • Data Architect / Architecte Big Data
  • Ingénieur Data Platform
  • Ingénieur Cloud & DataOps
  • Responsable Infrastructure Data
  • Consultant Data Engineering
  • Data Engineer

Secteurs d’activité :

  • Finance, banque, assurance
  • ESN & cabinets de conseil
  • Industrie 4.0 / IoT
  • E-commerce, Télécoms, Services publics
  • Télécommunications, médias, énergie, secteur public

Tarif particulier :

6900€ / an, payable en 3x tranches

Frais initiaux :

  • 90 € – Accompagnement et préinscription
  • 500 € – Acompte minimum pour la réservation de place

Tarif entreprises / alternance :

9152 € / an

Réductions possibles :

  • Parrainez jusqu’à 3 personnes, et bénéficiez de -5% par filleul (en première inscription) sur vos frais de scolarité, après le début des cours.
  • Pour un premier versement ≥ 50% des frais de scolarité, bénéficiez de -10% de la somme versée sur le reste à payer.

Financements possibles :

  • Par l’entreprise (En alternance)
  • Facilitation des dossiers de prise en charge

Visitez cette page de financement pour en savoir plus.

Modalités d’évaluation :

  • Mise en situation professionnelle reconstituée
  • Travaux écrit ou oral
  • Travaux pratiques encadrés
  • Étude de cas éthique et technique
  • Examen écrit/pratique
  • Projets individuel / en Groupe
  • Soutenances orales
  • Dossier de preuves professionnelles (VIAE)

 

VIAE :

  • Accessible via dispositif d’évaluation Kaischool
  • Accompagnement personnalisé
  • Validation possible par bloc

 

Modalités pratiques & rythme :

  • Formats : initial, alternance, formation continue
  • Alternance : Jusqu’à 4 jours en entreprise par semaine.
  • Formation adaptable sur 12 mois pour les profils expérimentés ou titulaires d’un Bac+4 (dans la spécialité) ou bac+ 5 (dans le domaine)
  • Langues : français (anglais technique utilisé)
  • Localisation : Site de Paris (Fontenay-sous-Bois – Ile de France) ou à distance (hybride possible)

Accessibilité handicap : Kaischool rend ses formations accessibles à tous les apprenants, y compris ceux en situation de handicap. Des aménagements personnalisés peuvent être mis en place dès l’admission et tout au long du parcours : supports adaptés, souplesse dans l’organisation, ou encore accompagnement humain ou technique selon les besoins identifiés. Nos formations se prêtent particulièrement bien à un format hybride, permettant un suivi à distance si nécessaire.

Évaluations aménagées : Pour garantir l’égalité des chances, les modalités d’évaluation peuvent être ajustées sans compromettre les compétences visées. Cela inclut, par exemple, un temps supplémentaire, des formats alternatifs (oral, vidéo, audio) ou des outils spécifiques. Chaque mesure est pensée en lien avec la nature du handicap et les exigences de la certification.

Un accompagnement dédié : Un référent handicap vous accompagne à chaque étape, depuis la phase d’inscription jusqu’à la certification. Il assure l’écoute, la coordination des aménagements avec les équipes pédagogiques et le suivi de leur mise en œuvre, dans le respect de la confidentialité et du cadre réglementaire.

Quelques statistiques

Salaire débutant autour de 45 000 € et jusqu’à 75 000 € annuels après quelques années d’expérience.

+11 000 offres d’emploi dans la data en France (février 2025)

+26 % d’emplois en ingénierie data d’ici 2030

1 000 startups IA en France en 2025 (x2 depuis 2021)

1,2 million de recrutements dans le numérique en un an

59 % des dirigeants voient la donnée comme levier stratégique

Programme

Organisation :

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