Mastère
Expert en ingénierie de données
En un an, devenez Data Engineer, Architecte Data, Expert Cloud ou DataOps avec un diplôme RNCP niveau 7 reconnu par l’État.
Data Engineering
Big Data
Cloud
IA GENERATIVE
Machine Learning
SQL
"Ils nous font confiance"
Satisfaction de nos étudiants
Taux de retour à l'emploi
Obtention des certifications
À qui s'adresse cette formation ?
100% financées : CPF, France Travail, Région, OPCO, ...
Les essentiels de la formation
-
Public concerné
-
Prérequis
-
Admission
-
Dates de sessions
-
Solutions de financement
-
Sur mesure
-
Coût & Organisation
À qui s’adresse ce programme ?
Étudiants Bac+4/Bac+5 en informatique, mathématiques, statistiques, MIAGE, écoles d’ingénieurs ou M1 data/IA souhaitant se spécialiser.
Professionnels en activité (développeurs, ingénieurs systèmes, analystes BI, data analysts) voulant évoluer vers les métiers de la data engineering et du cloud.
Personnes en reconversion disposant de bases solides en programmation et bases de données.
Profils motivés par une formation en alternance, capables de lier compétences techniques (Python, SQL, cloud, pipelines, ML) et compétences transversales (gouvernance, sécurité, management de projet).
Prérequis académiques
Niveau Bac+4 validé (informatique, mathématiques, statistiques, sciences de l’ingénieur, MIAGE, école d’ingénieur, M1 data/informatique)
OU niveau Bac+3 avec expérience professionnelle significative en informatique/data (justifiable par un dossier VAPP ou VAE)
Bonnes bases en mathématiques appliquées : statistiques descriptives, probabilités, algèbre linéaire (vecteurs, matrices)
Prérequis techniques
Programmation
Connaissance de Python (structures de base, boucles, fonctions, POO simple)
Familiarité avec Git (gestion de versions, branches, merge)
Bases de données
Compréhension de la logique SQL (requêtes SELECT, JOIN, GROUP BY)
Notions de modélisation relationnelle (schéma, clés, normalisation)
Systèmes / environnements
Confort avec Linux / Bash (navigation, scripts basiques)
Capacité à installer des environnements (conda, pip, Docker de base)
Mathématiques appliquées à la data
Statistiques descriptives (moyenne, médiane, variance, corrélation)
Probabilités de base
Algèbre linéaire (produit matriciel, vecteurs, transformations simples)
Étapes d’admission
Étape 1 : Rendez-vous personnalisé avec un conseiller pour définir votre projet.
Étape 2 : Validation du projet et alignement avec vos objectifs de carrière.
Étape 3 : Choix du rythme idéal : intensif, alternance ou temps partiel.
Étape 4 : Test de positionnement & validation des prérequis pour sécuriser votre réussite.
Étape 5 : Validation du financement avec l’accompagnement de nos experts.
Étape 6 : Planification de la session et lancement officiel de l’aventure chez DATAROCKSTARS.
Dates & inscriptions
Nous lançons de nouvelles promotions chaque mois.
Contactez-nous pour recevoir les dates exactes ainsi que le calendrier détaillé.
Des solutions adaptées à votre profil
Nous mettons tout en œuvre pour identifier les dispositifs de financement les plus adaptés à
votre situation.
Un conseiller est à votre disposition pour en discuter avec vous.
Un accompagnement personnalisé
Nos formations sont conçues pour s’adapter à vos enjeux. Ensemble, nous construisons un parcours
sur-mesure afin d’atteindre vos objectifs pédagogiques.
Contactez nos équipes pour un accompagnement personnalisé.
Rythme de l’alternance
4 jours / semaine en entreprise, 1 jour / semaine en école.
Frais de scolarité
M2 One Year : 10 000 € TTC
Règlement possible en une seule fois, en 3 versements échelonnés, ou en 10 mensualités (sur demande).
Pré-inscription
Frais de dossier uniques : 500 €
Alternance et stages
Dans le cadre de l’alternance, la formation est entièrement prise en charge par l’entreprise, et l’étudiant perçoit en plus une rémunération mensuelle.
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Public concerné
-
Prérequis
-
Admission
-
Certification
-
Dates de sessions
-
Solutions de financement
-
Sur mesure
-
Coût & Organisation
À qui s’adresse ce programme ?
Étudiants Bac+4/Bac+5 en informatique, mathématiques, statistiques, MIAGE, écoles d’ingénieurs ou M1 data/IA souhaitant se spécialiser.
Professionnels en activité (développeurs, ingénieurs systèmes, analystes BI, data analysts) voulant évoluer vers les métiers de la data engineering et du cloud.
Personnes en reconversion disposant de bases solides en programmation et bases de données.
Profils motivés par une formation en alternance, capables de lier compétences techniques (Python, SQL, cloud, pipelines, ML) et compétences transversales (gouvernance, sécurité, management de projet).
Prérequis académiques
Niveau Bac+4 validé (informatique, mathématiques, statistiques, sciences de l’ingénieur, MIAGE, école d’ingénieur, M1 data/informatique)
OU niveau Bac+3 avec expérience professionnelle significative en informatique/data (justifiable par un dossier VAPP ou VAE)
Bonnes bases en mathématiques appliquées : statistiques descriptives, probabilités, algèbre linéaire (vecteurs, matrices)
Prérequis techniques
Programmation
Connaissance de Python (structures de base, boucles, fonctions, POO simple)
Familiarité avec Git (gestion de versions, branches, merge)
Bases de données
Compréhension de la logique SQL (requêtes SELECT, JOIN, GROUP BY)
Notions de modélisation relationnelle (schéma, clés, normalisation)
Systèmes / environnements
Confort avec Linux / Bash (navigation, scripts basiques)
Capacité à installer des environnements (conda, pip, Docker de base)
Mathématiques appliquées à la data
Statistiques descriptives (moyenne, médiane, variance, corrélation)
Probabilités de base
Algèbre linéaire (produit matriciel, vecteurs, transformations simples)
Étapes d’admission
Étape 1 : Rendez-vous personnalisé avec un conseiller pour définir votre projet.
Étape 2 : Validation du projet et alignement avec vos objectifs de carrière.
Étape 3 : Choix du rythme idéal : intensif, alternance ou temps partiel.
Étape 4 : Test de positionnement & validation des prérequis pour sécuriser votre réussite.
Étape 5 : Validation du financement avec l’accompagnement de nos experts.
Étape 6 : Planification de la session et lancement officiel de l’aventure chez DATAROCKSTARS.
En alternance avec DATAROCKSTARS & Efrei
Diplôme reconnu par l’État – niveau 7 (Bac+5), délivré par Efrei, grande école d’ingénieurs du numérique
experts.
Une formation professionnalisante en alternance : 75 % en entreprise, 25 % en formation
Un parcours complet couvrant
Data engineering & Big Data (pipelines, Spark, Kafka, Airflow)
Cloud & gouvernance (AWS, GCP, Azure, RGPD, sécurité)
Machine Learning & IA avancée (ML, Deep Learning, IA générative)
Management & stratégie data
Dates & inscriptions
Nous lançons de nouvelles promotions chaque mois.
Contactez-nous pour recevoir les dates exactes ainsi que le calendrier détaillé.
Des solutions adaptées à votre profil
Nous mettons tout en œuvre pour identifier les dispositifs de financement les plus adaptés à
votre situation.
Un conseiller est à votre disposition pour en discuter avec vous.
Un accompagnement personnalisé
Nos formations sont conçues pour s’adapter à vos enjeux. Ensemble, nous construisons un parcours
sur-mesure afin d’atteindre vos objectifs pédagogiques.
Contactez nos équipes pour un accompagnement personnalisé.
Rythme de l’alternance
4 jours / semaine en entreprise, 1 jour / semaine en école.
Frais de scolarité
M2 One Year : 10 000 € TTC
Règlement possible en une seule fois, en 3 versements échelonnés, ou en 10 mensualités (sur demande).
Pré-inscription
Frais de dossier uniques : 500 €
Alternance et stages
Dans le cadre de l’alternance, la formation est entièrement prise en charge par l’entreprise, et l’étudiant perçoit en plus une rémunération mensuelle.
Programme détaillé de la formation
Module 1 : Fondamentaux Python, Algorithmie & Bases de données relationnelles (S1-S2)
Python avancé, POO, Git, Bash
Data cleaning (Numpy, Pandas)
SQL / PostgreSQL (modèle relationnel, vues, contraintes)
Projet école : Analyse exploratoire d’un dataset (Kaggle / Open Data)
Application entreprise : manipuler, nettoyer et interroger les données du SI existant
Module 2 : Analyse exploratoire, Statistiques & Visualisation (S2-S3)
Statistiques de base, corrélation, inférence
Pandas avancé (groupby, merge, pivot)
Visualisation : Matplotlib, Seaborn, GeoPandas
Dashboard interactif avec Streamlit
Projet école : Dashboard exploratoire + rapport data storytelling
Application entreprise : reporting métier, dashboards décisionnels
Module 3 : Machine Learning supervisé & prédictif (S4-S5)
Régression (linéaire, Ridge, Lasso)
Classification (k-NN, Logistic Regression, Arbres de décision, XGBoost)
Évaluation : cross-validation, overfitting, métriques
Feature engineering & pipelines ML (Scikit-Learn)
Projet école : Participation à un challenge Kaggle (Titanic, immobilier…)
Application entreprise : mise en place d’un premier modèle prédictif (POC interne)
Module 4 : IA avancée & Deep Learning (S6-S7)
Tableaux et matrices
Vision par ordinateur (YOLOv5 simple)
Clustering & réduction dimensionnelle (k-means, PCA)
ML en production : MLFlow, versioning modèles
Introduction à l’IA générative appliquée à la data
Projet école : Dashboard ML + restitution résultats
Application entreprise : prototype de ML appliqué à un cas métier (ex. prédiction, classification clients, détection anomalies)
Module 5 : Data Engineering & Big Data (S8-S9)
API REST (Flask)
Ingestion : Airbyte, dbt
Traitement distribué batch & stream (Spark, Kafka)
Orchestration : Airflow
CI/CD + conteneurisation (Docker, GitLab CI/CD)
Monitoring (Prometheus, Grafana)
Projet école : pipeline complet (batch + streaming, monitoring inclus)
Application entreprise : industrialisation d’un pipeline data
Module 6 : Cloud & Gouvernance des données (S10)
Fondamentaux Cloud (AWS, GCP, Azure)
Stockage cloud (S3, BigQuery, Glue)
IAM & sécurité (rôles, accès, encryption)
Gouvernance : MDM, qualité data, catalogue
Projet école : mise en place d’un pipeline data cloud sécurisé
Application entreprise : intégrer données locales & cloud, définir des règles de gouvernance
Module 7 : Stratégie, Gouvernance & Management de projet Data (S11)
Stratégie data et alignement business
Méthodologies projet : Agile, Scrum, DataOps
Management inclusif d’équipe data
Sécurité & conformité data
KPI de performance data / Green IT
Études de cas managériaux
Application entreprise : pilotage d’un mini-projet data interne
Module 8 : Projet fil rouge & Soutenance finale (S12)
Projet transverse intégrant : stockage, pipeline, cloud, ML/IA, gouvernance & sécurité
Préparation au jury RNCP : dossier écrit + soutenance
Soutenance finale devant jury professionnel
Application entreprise : le projet fil rouge est idéalement le projet confié par l’entreprise (valorisé dans le mémoire de fin d’études)
Programme détaillé de la formation
Module 1 : Fondamentaux Python, Algorithmie & Bases de données relationnelles (S1-S2)
Python avancé, POO, Git, Bash
Data cleaning (Numpy, Pandas)
SQL / PostgreSQL (modèle relationnel, vues, contraintes)
Projet école : Analyse exploratoire d’un dataset (Kaggle / Open Data)
Application entreprise : manipuler, nettoyer et interroger les données du SI existant
Module 2 : Analyse exploratoire, Statistiques & Visualisation (S2-S3)
Statistiques de base, corrélation, inférence
Pandas avancé (groupby, merge, pivot)
Visualisation : Matplotlib, Seaborn, GeoPandas
Dashboard interactif avec Streamlit
Projet école : Dashboard exploratoire + rapport data storytelling
Application entreprise : reporting métier, dashboards décisionnels
Module 3 : Machine Learning supervisé & prédictif (S4-S5)
Régression (linéaire, Ridge, Lasso)
Classification (k-NN, Logistic Regression, Arbres de décision, XGBoost)
Évaluation : cross-validation, overfitting, métriques
Feature engineering & pipelines ML (Scikit-Learn)
Projet école : Participation à un challenge Kaggle (Titanic, immobilier…)
Application entreprise : mise en place d’un premier modèle prédictif (POC interne)
Module 4 : IA avancée & Deep Learning (S6-S7)
Tableaux et matrices
Vision par ordinateur (YOLOv5 simple)
Clustering & réduction dimensionnelle (k-means, PCA)
ML en production : MLFlow, versioning modèles
Introduction à l’IA générative appliquée à la data
Projet école : Dashboard ML + restitution résultats
Application entreprise : prototype de ML appliqué à un cas métier (ex. prédiction, classification clients, détection anomalies)
Module 5 : Data Engineering & Big Data (S8-S9)
API REST (Flask)
Ingestion : Airbyte, dbt
Traitement distribué batch & stream (Spark, Kafka)
Orchestration : Airflow
CI/CD + conteneurisation (Docker, GitLab CI/CD)
Monitoring (Prometheus, Grafana)
Projet école : pipeline complet (batch + streaming, monitoring inclus)
Application entreprise : industrialisation d’un pipeline data
Module 6 : Cloud & Gouvernance des données (S10)
Fondamentaux Cloud (AWS, GCP, Azure)
Stockage cloud (S3, BigQuery, Glue)
IAM & sécurité (rôles, accès, encryption)
Gouvernance : MDM, qualité data, catalogue
Projet école : mise en place d’un pipeline data cloud sécurisé
Application entreprise : intégrer données locales & cloud, définir des règles de gouvernance
Module 7 : Stratégie, Gouvernance & Management de projet Data (S11)
Stratégie data et alignement business
Méthodologies projet : Agile, Scrum, DataOps
Management inclusif d’équipe data
Sécurité & conformité data
KPI de performance data / Green IT
Études de cas managériaux
Application entreprise : pilotage d’un mini-projet data interne
Module 8 : Projet fil rouge & Soutenance finale (S12)
Projet transverse intégrant : stockage, pipeline, cloud, ML/IA, gouvernance & sécurité
Préparation au jury RNCP : dossier écrit + soutenance
Soutenance finale devant jury professionnel
Application entreprise : le projet fil rouge est idéalement le projet confié par l’entreprise (valorisé dans le mémoire de fin d’études)
L’innovation pédagogique au service de votre réussite
Le monde évolue vite : vos formations doivent s’adapter à vos contraintes, à votre rythme et aux nouvelles façons d’apprendre. Chez nous, l’innovation pédagogique est au cœur de chaque parcours : pratique, flexible et personnalisée pour garantir une montée en compétence immédiate et durable.
L'AI intégrée à votre parcours de formation
Peu importe la formation choisie, nous avons repensé toute notre ingénierie pédagogique pour y intégrer l’intelligence artificielle.
Dans vos projets fil rouge, les modules et les sessions d’accompagnement, vous apprendrez à utiliser l’IA pour innover, analyser et automatiser, tout en cultivant les bons réflexes et la réflexion éthique.
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Travailler avec l’IA dans vos projets
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Découvrir les outils avancés de votre domaine
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Être prêt pour le marché du futur
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Booster vos compétences et devenir un étudiant augmenté
Une plateforme de développement tout-en-un
Le parcours complet Datarockstars
Forgez votre succès avec la data science : Plongez dans notre formation pour développer des compétences essentielles et recherchées.
Cette formation est certifiante est délivre un diplôme d’état : Certification RNCP de niveau 6 (équivalent à un BAC+3/4 sur le marché du travail)
Découverte & Intégration
L’aventure démarre par une immersion dans l’univers de la data, de l’IA et de la cybersécurité. Nos apprenants découvrent les métiers, renforcent leurs bases techniques et prennent en main les outils indispensables pour réussir.
Formation & Projets
Le parcours culmine avec un projet fil rouge soutenu devant un jury professionnel. Cette étape valide officiellement les compétences acquises et couronne le parcours avec une certification DataRockstars reconnue sur le marché.
Certification
En fin de formation, un projet final est soutenu devant un jury pour valider les compétences et obtenir la certification Datarock Stars
Insertion professionnelle
Nous ne vous formons pas seulement à un métier, nous vous accompagnons jusqu’à l’emploi. Coaching personnalisé, job dating, accès à notre réseau d’entreprises partenaires : tout est mis en œuvre pour accélérer votre embauche.
Réseau & Communauté
Avec DataRockstars, la formation n’est qu’un début. Vous intégrez une communauté active d’alumni et de professionnels. Participation à des événements exclusifs, masterclass, hackathons, afterworks… Vous faites désormais partie d’une famille soudée qui partage les mêmes valeurs et ouvre des portes tout au long de votre carrière.
Les métiers de la data & AI qui vous attendent demain !
Un panorama des métiers les plus sollicités dans le secteur de la Data & IA
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AI Engineer
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MLOps Engineer
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Data Product Manager
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Data Steward (Gouvernance)
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NLP Engineer (LLMs)
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Computer Vision Engineer
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Database Administrator (DBA)
-
Chief Data Officer (CDO)
Lancez votre carrière et trouvez
un emploi !
Témoignages de nos étudiants
Pourquoi choisir notre formation ?
Chez DATAROCKSTARS, la satisfaction de nos apprenants est notre plus grande réussite. Grâce à une pédagogie innovante, un accompagnement sur-mesure et des projets concrets, nos étudiants développent des compétences solides et directement applicables sur le marché du travail.
Prenez rendez-vous !
- Call avec nos experts
Simple et efficace et gratuit, si vous avez besoin de savoir si cette formation est faite pour vous, nos experts sont à votre écoute.
Vous avez des questions ?
Nos experts pédagogiques sont la pour répondre à vous questions, alors n’hésitez pas à postuler !