MSc Data Engineering & Artificial Intelligence



Accessible à bac+3, le MSc Data Engineering & Artificial Intelligence est une formation en apprentissage en deux ans qui prépare les étudiants aux métiers de l’informatique appliqués au traitement de la donnée.




Expertise data & informatique : levier de réussite organisationnelle

Le MSc Data Engineering & Artificial Intelligence est destiné à un public d’étudiants en informatique de niveau Licence, BUT ou Bachelor qui souhaitent poursuivre leurs études en école d’ingénieur, en apprentissage sur deux ans après un bac+3.

La première année se concentre sur les fondamentaux de la programmation, de la conception d’applications web, des bases de données et de l’apprentissage automatique, tandis que la deuxième année approfondit les connaissances avec des sujets avancés tels que le traitement du Big Data, l’intelligence artificielle et l’éthique des données. Les étudiants bénéficient également d’un apprentissage pratique à travers les périodes en entreprise, des projets de recherche et un projet de fin d’études.

MSc Data Engineering & Artificial Intelligence accrédité par la Conférence des Grandes Ecoles • Diplôme d’établissement ESILV, label Master of Science® CGE • RNCP niveau 7 (RNCP40781) • 2 ans, en apprentissage • 120 ECTS

Campus : Paris La Défense. Rentrée : Septembre-Octobre 2027. Volume horaire : 450 h/an. Tarif : 13 900 € / an.

Candidature

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    Programme

    Programme

    Le MSc Data Engineering & Artificial Intelligence s’adresse à des étudiants désireux de développer des compétences informatiques appliquées au traitement de la donnée : l’informatique décisionnelle est aujourd’hui au cœur de la plupart des processus de décision des entreprises et organisations.

    Ce programme MSc en école d’ingénieurs met l’accent sur les fondamentaux de la programmation et du traitement de données, du stockage à la sécurité : le programme vise à former des professionnels capables de travailler de manière autonome et de diriger des équipes vers la réalisation de projets complexes. Il est conçu pour les étudiants désireux d’acquérir des compétences pointues dans le domaine de l’informatique appliquée à l’analyse des données.

    Candidature

    Année 1

    La première année est enseignée exclusivement en français, a comme objectif d’harmoniser les connaissances des étudiants en termes de programmation orientée objet, python et base de données mais aussi de les doter de connaissances avancées en apprentissage automatique et base de données avancées.

    PROGRAMMATION
    Python pour les données
    Réseau avancé
    Laboratoire de programmation orientée objet
    PROGRAMMATION AVANCÉE
    Design pattern & DevOps
    Structures de données et algorithmes avancés
    Architectures d’applications web
    INGENIÉRIE DES BASES DE DONNÉES
    Gestion avancée des bases de données
    Bases de données NoSQL avancé
    BOITES A OUTILS DE DONNÉES
    Machine Learning et clustering
    Data Lab
    SECURITÉ
    CAPSTONE PROJECT & CAREER DEVELOPMENT
    Communication for the workplace (Anglais)

    Année 2

    La deuxième année est dispensée en anglais, est enseignée conjointement avec les étudiants internationaux. Dans cette année, sont abordés le développement avancé, les bases de données avancées, la « Business Intelligence » et la sécurité, mais le cœur de la formation est le volet intelligence artificielle où l’étudiant est doté de toutes les connaissances nécessaires pour développer et déployer des modèles d’intelligence artificielle avancés à la fois pour l’image, la vidéo et le texte.

    MSc ONBOARDING
    Getting ready
    ADVANCED PROGRAMMING
    Big data processing in Spark
    Web scraping & Data Processing
    DATABASE ENGINEERING
    Green IT (data center & data bases)
    Big Data Ecosystem
    Graph and mining
    DATA TOOLKITS
    Data visualization
    AI & Ethics
    Natural Language Processing
    Business Intelligence
    Machine Learning Use-cases
    Computer Vision
    MLOps
    SECURITY
    Theory and Practice of Security and Privacy
    Secure software development
    CAPSTONE PROJECT & CAREER DEVELOPMENT
    Communication for the workplace (Français)
    Thesis Bootcamp
    Career Development


    Modalités d’évaluation

    Examens, projets, rapports, soutenances et évaluation de l’expérience professionnelle ; modalités certificatives exactes 2027-2028 à confirmer.

    Compétences et débouchés

    Compétences et débouchés

    Grâce à l’expertise acquise en programmation, en analyse de données et en sécurité informatique, la plupart des diplômés débutent dans une fonction de cadre intermédiaire et évoluent vers des postes à responsabilité au fil des ans.

    Compétences visées

    • Concevoir des architectures de collecte, stockage et traitement de données
    • Développer des applications et pipelines de données robustes
    • Construire et industrialiser des modèles de machine learning et d’IA
    • Garantir sécurité, qualité, gouvernance et éthique des données
    • Piloter des projets data en coordonnant équipes techniques et besoins métiers

    Compétences transversales : résolution de problèmes complexes, culture numérique, communication, travail collaboratif, responsabilité, éthique, ouverture internationale et capacité d’apprentissage continu.

    Débouchés métiers

    • Data engineer
    • Machine learning / AI engineer
    • Data architect / technical project manager

    Candidature

    L’informatique décisionnelle, une compétence essentielle pour les entreprises

    L’informatique décisionnelle (basée sur la donnée) connaît une expansion marquée, intégrée parfois dans des progiciels tels que SAP BW. La croissance exponentielle des données nécessite des compétences spécialisées, notamment dans la gestion des datawarehouses et l’analyse des données.

    Les évolutions technologiques, telles que les bases No-SQL et les moteurs de recherche sémantique, ouvrent de nouveaux horizons professionnels, notamment dans les métiers du big data : consultants en Hadoop, bases No-SQL, ou data scientists. Cette demande croissante en expertise technique est confirmée par les projections de création de postes dans le domaine informatique. Cette formation vise à répondre à cette demande en formant des profils techniques recherchés sur le marché de l’emploi français.

    Métiers

    Selon les estimations de la DARES, 210 000 postes devraient être créés dans l’informatique au cours des 8 prochaines années. Cette formation vise donc à former des profils techniques sur lesquels il y a une pénurie avérée de candidats/compétences en France.

    Parmi les métiers qui sont des débouchés naturels pour cette formation, on peut citer : administrateur de bases de données, chief data officer, chef de projet informatique décisionnelle, data engineer, data scientist, data analyst, analyste développeur BI. En outre, les compétences en communication et en gestion de projet développées tout au long du programme garantissent une transition fluide vers des rôles de leadership et de gestion.





    Compétences visées

    Analyse et Conception d’Architecture Technique

    Compréhension approfondie des besoins clients, surveillance des avancées technologiques, et réalisation de schémas directeurs de projet pour des solutions technologiques adaptées, sécurisées et efficaces.

    Développement et Implémentation d’Architectures Techniques

    Planification méthodique, conception de solutions numériques efficaces, sécurisées et respectueuses de l’environnement, et déploiement d’outils et de technologies de pointe pour optimiser les performances et la sécurité des projets.

    Gestion d’Équipes de Développement Informatique

    Identification des compétences requises, constitution et formation d’équipes, communication efficace avec les parties prenantes, et supervision du développement dans le respect des délais et des normes de qualité.

    Pilotage de Projets Informatiques avec DevOps

    Utilisation de la méthodologie DevOps pour assurer la gestion optimale des projets, automatisation des processus de développement, validation continue de la conformité des produits, et coordination efficace des équipes pour garantir le succès du projet.


    Infos, Candidature & Prérequis

    Infos, Candidature & Prérequis

    Qui peut candidater ?

    Bac+3 / 180 ECTS dans un domaine scientifique ou technique compatible. Le programme est destiné à des étudiants en BUT, Bachelor d’écoles d’ingénieurs ou licence d’informatique qui souhaitent poursuivre leurs études en écoles d’ingénieur pour deux ans, dans un programme à forte dimension technologique et gestion de projets.

    Durée du Programme

    2 ans, en apprentissage, en contrat d’apprentissage.

    Candidature

    Admissibilité prononcée sur étude de dossier puis entretien éventuel. Admission définitive sous réserve d’obtention d’un contrat d’alternance.

    Démarrer un dossier de candidature

    Frais de scolarité

    13 900 € / an. En apprentissage, prise en charge selon le contrat et les règles applicables. Voir les tarifs

    Validation

    Diplôme d’établissement ESILV, programme Master of Science®, labellisé Conférence des Grandes Écoles. Niveau 7 (RNCP40781, valable jusqu’au 31/08/2030).

    [lightweight-accordion title= »Blocs de compétences de la certification »]

    • Exploiter les outils scientifiques et techniques de l’ingénieur pour assurer une veille scientifique continue et favoriser l’innovation technologique
    • Concevoir et développer des solutions numériques permettant de valoriser les données tout en garantissant leur protection
    • Proposer des solutions technologiques innovantes pour optimiser la gestion des systèmes complexes en tenant compte des évolutions réglementaires
    • Concevoir et déployer des systèmes complexes numériques, industriels ou financiers sécurisés, en intégrant les enjeux environnementaux et sociétaux
    • Conduire un projet d’ingénierie en intégrant les aspects qualité et réglementaires liés au contexte

    [/lightweight-accordion]

    Modalités d’évaluation

    • Projet de recherche individuel
    • Soutenance orale
    • Quizz
    • Etude de cas
    • Participation

    Modalités pédagogiques

    • Présentiel
    • Projet
    • Stage

    Apprentissage

    • Rythme d’alternance moyen : 3 semaines entreprise/ 1 semaine école
    • Contrat d’apprentissage de 2 ans
    • Accompagnement dédié à la recherche d’alternance





    Plus sur la data et l’informatique

    Le programme MSc Data Engineering & Artificial Intelligence bénéficie de l’expertise reconnue de l’ESILV dans le domaine de l’informatique et des sciences de la donnée, notamment par le biais des activités de recherche de l’axe « Science des données, transformation digitale, risques et systèmes complexes » du Devinci Research Center.

    Les personnes en situation de handicap bénéficient d’un accompagnement individualisé et d’aménagements d’études et d’examens. Contact dédié : handi@devinci.fr



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