Mastère
Data Engineering Expert
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
"They trust us".
Satisfaction de nos étudiants
Rate of return to employment
Obtaining certifications
Who is it for? this training?
100% financed: CPF, France Travail, Région, OPCO, ...
Training essentials
-
Target audience
-
Prerequisites
-
Admission
-
Session dates
-
Financing solutions
-
Made to measure
-
Cost & Organization
Who is this program for?
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).
Academic prerequisites
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)
Technical requirements
Programming
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)
Systems / environments
Confort avec Linux / Bash (navigation, scripts basiques)
Ability to install environments (conda, pip, basic Docker)
Mathématiques appliquées à la data
Statistiques descriptives (moyenne, médiane, variance, corrélation)
Basic probability
Algèbre linéaire (produit matriciel, vecteurs, transformations simples)
Admission stages
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 & registration
Nous lançons de nouvelles promotions chaque mois.
Contactez-nous pour recevoir les dates exactes ainsi que le calendrier détaillé.
Solutions tailored to your profile
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.
Personalized support
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 days / week en entreprise, 1 day / week in school.
Frais de scolarité
M2 One Year : 10,000 INCL. VAT
Règlement possible en une seule fois, en 3 versements échelonnés, ou en 10 mensualités (sur demande).
Pre-registration
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.
-
Target audience
-
Prerequisites
-
Admission
-
Certification
-
Session dates
-
Financing solutions
-
Made to measure
-
Cost & Organization
Who is this program for?
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).
Academic prerequisites
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)
Technical requirements
Programming
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)
Systems / environments
Confort avec Linux / Bash (navigation, scripts basiques)
Ability to install environments (conda, pip, basic Docker)
Mathématiques appliquées à la data
Statistiques descriptives (moyenne, médiane, variance, corrélation)
Basic probability
Algèbre linéaire (produit matriciel, vecteurs, transformations simples)
Admission stages
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.
Alternating with DATAROCKSTARS & Efrei
State-recognized diploma - level 7 (Bac+5)delivered by Efrei, a leading digital engineering school
experts.
Une formation professionnalisante en alternance : 75 % en entreprise, 25 % in training
A complete course covering
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 & registration
Nous lançons de nouvelles promotions chaque mois.
Contactez-nous pour recevoir les dates exactes ainsi que le calendrier détaillé.
Solutions tailored to your profile
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.
Personalized support
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 days / week en entreprise, 1 day / week in school.
Frais de scolarité
M2 One Year : 10,000 INCL. VAT
Règlement possible en une seule fois, en 3 versements échelonnés, ou en 10 mensualités (sur demande).
Pre-registration
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.
Detailed program training
Module 1: Python fundamentals, Algorithms & relational databases (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: Exploratory Analysis, Statistics & Visualization (S2-S3)
Statistiques de base, corrélation, inférence
Advanced pandas (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: Supervised & Predictive Machine Learning (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: Advanced AI & 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)
REST API (Flask)
Bases NoSQL : MongoDB
Ingestion : Airbyte, dbt
Traitement distribué batch & stream (Spark, Kafka)
Orchestration : Airflow
CI/CD + conteneurisation (Docker, GitLab CI/CD)
Monitoring (Prometheus, Grafana)
Projet école : complete pipeline (batch + streaming, including monitoring)
Application entreprise : industrialisation d’un pipeline data
Module 6: Cloud & Data Governance (S10)
Fondamentaux Cloud (AWS, GCP, Azure)
Stockage cloud (S3, BigQuery, Glue)
IAM & sécurité (rôles, accès, encryption)
Gouvernance : MDM, qualité data, catalogue
SRGPD & anonymisation
Projet école : mise en place d’un pipeline data cloud sécurisé
Application entreprise : intégrer données locales & cloud, définir des règles de gouvernance
Module 7: Data strategy, governance & project management (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: Project & Final presentation (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)
Detailed program training
Module 1: Python fundamentals, Algorithms & relational databases (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: Exploratory Analysis, Statistics & Visualization (S2-S3)
Statistiques de base, corrélation, inférence
Advanced pandas (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: Supervised & Predictive Machine Learning (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: Advanced AI & 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)
REST API (Flask)
Bases NoSQL : MongoDB
Ingestion : Airbyte, dbt
Traitement distribué batch & stream (Spark, Kafka)
Orchestration : Airflow
CI/CD + conteneurisation (Docker, GitLab CI/CD)
Monitoring (Prometheus, Grafana)
Projet école : complete pipeline (batch + streaming, including monitoring)
Application entreprise : industrialisation d’un pipeline data
Module 6: Cloud & Data Governance (S10)
Fondamentaux Cloud (AWS, GCP, Azure)
Stockage cloud (S3, BigQuery, Glue)
IAM & sécurité (rôles, accès, encryption)
Gouvernance : MDM, qualité data, catalogue
SRGPD & anonymisation
Projet école : mise en place d’un pipeline data cloud sécurisé
Application entreprise : intégrer données locales & cloud, définir des règles de gouvernance
Module 7: Data strategy, governance & project management (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: Project & Final presentation (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)
Pedagogical innovation for your success
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.
THE AI integrated into your training programme
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.
-
Travailler avec l’IA dans vos projets
-
Discover advanced tools for your domain
-
Being ready for the market of the future
-
Booster vos compétences et devenir un étudiant augmenté
A development platform all-in-one
The complete route 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)
Discovery & Integration
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.
Training & Projects
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
Professional integration
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.
Network & Community
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.
Data & AI professions that await you tomorrow!
A panorama of the most sought-after professions in the Data & AI sector
-
AI Engineer
-
Data Scientist
-
Data Analyst
-
Data Engineer
-
MLOps Engineer
-
Data Architect
-
Data Product Manager
-
Data Steward (Gouvernance)
-
NLP Engineer (LLMs)
-
Computer Vision Engineer
-
Database Administrator (DBA)
-
Chief Data Officer (CDO)
Launch your career and find
a job!
Testimonials from our students
Why choose our training?
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.
Why choose DATAROCKSTARS?
Testimonials of our ROCKSTARS!
#0excludeScriptsGlossary
Make an appointment now!
- 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.
Do you have any questions?
Nos experts pédagogiques sont la pour répondre à vous questions, alors n’hésitez pas à postuler !