Mastère Spécialisé® Expert Big Data Engineer

Résumé

Expert Big Data Engineer (MS). Cette formation forme aux métiers du Big Data en développant des compétences en data analytics, en data science et en ingénierie, nécessaires au traitement et à l’exploitation des grandes masses de données. En savoir plus

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Inscription

Détails

Informations générales

RNCP 40234 - Niveau 7

Lieux de la formation
2 campus : Paris / Troyes

Format
  • Apprentissage, Contrat de Professionnalisation
  • Formation initiale
  • Formation continue
Rythme de formation
  • De septembre à mars : 2 semaines de cours par mois
  • De mars à août : période en entreprises à 100%
Niveau d'admission
  • Diplôme d'Ingénieur habilité CTI
  • Diplôme de 3e cycle (Master, DEA, DESS)
  • Diplôme professionnel Bac+5
  • Diplôme de M1 + 3 ans d'expérience
  • Titre inscrit au RNCP niveau 7
Candidatures
En ligne - De novembre à juin

Jurys d'admission
Tous les mois de janvier à juin

Rentrée
Septembre

Période d'application en entreprise
4 mois minimum

Soutenance de la Thèse Professionnelle
Septembre

Nombre de places : 30

Coût de la formation

Apprentissage / Contrat de professionnalisation
Formation rémunérée et gratuite pour l’apprenant. Les frais de scolarité sont pris en charge par l’entreprise d’accueil.

Etudiant / Demandeur d'Emploi / Individuel
10 500€*

Entreprise
16 000€*
 
*Ce tarif est net, l’UTT étant exonérée de la TVA pour ses activités de formation. La participation aux entretiens d'admission nécessite la fourniture du dossier de candidature complet et le règlement des frais de dossiers à minima 1 semaine avant la session d'entretien. Tarifs 2023, votés au CA du 16/12/22.

Plus d'informations sur l'aide au financement

Insertion professionnelle

Taux net d'emploi : 83 %

CDI : 94 %

Salaire moyen : 43,2 k€ brut annuel

Durée moyenne de recherche d'emploi : 0,3 mois

Présentation

Qu’est-ce qu’un Big Data Engineer ?
Le métier d’ingénieur Big Data vise à transformer la donnée en information et la rendre intelligible aux autres fonctions de l'entreprise. Le Data Engineer produira des modèles de visualisation qui permettront d'illustrer les métriques métiers (KPI) et d'alimenter les tableaux de bord de l'entreprise.

L’utilisation des grandes masses de données aux sources disparates permet d’avoir une vision prédictive plutôt que prévisionnelle. Mais de la quantité naissent des problématiques de montée en échelle (volumétrie, complexité), de qualité, et de rapidité d’accès (vélocité) à l’information qui rendent l’activité bien différente de la Business Intelligence classique.

L’analyste Big Data se doit d’avoir des compétences élargies dans son domaine et être capable d’intervenir sur l’ensemble de la chaîne de valeur (architecture de traitement, stockage des données, choix des plateformes) afin que la qualité et la pertinence de la donnée nécessaire à son métier soit garantie.

Au cours de la formation, les étudiants du Mastère Spécialisé ® acquièrent des compétences :
  • en data analytics : enseignements sur l’extraction d’information pertinentes, leur analyse et leur valorisation comme levier de croissance de l’entreprise ;
  • en data science pour la modélisation et la conception d’algorithmes de Machine Learning et Deep Learning pour la résolution de problèmes complexes ;
  • en ingénierie Big Data qui permettront de concevoir des projets Big Data résilients et scalables, depuis le choix de l’architecture (Hadoop, Spark, Cloud), des bases de données (NoSQL, BigTable) jusqu’aux solutions de traitement et de visualisation.
Points forts
  • Un profil très recherché par les entreprises de toute taille et les établissements publics
  • 70% de cours orientés travaux pratiques
  • Un corps professoral composé de professionnels de la data et d’enseignants-chercheurs
  • Une formation qui s’appuie sur les compétences des équipes de recherches de l’UTT (Réseaux, Traitement de données, Gestion de connaissances)
  • 140h de cours en datascience

Les +

Datadays : ce sont des ateliers très concrets proposés par des professionnels où vous passerez de la théorie à la pratique. Chaque année, nos experts vous proposent de venir tester vos compétences sur des ateliers de Machine Learning, de Text Mining, de Data Viz et bien d’autres !

Hackathon : contraction de hack et marathon, c'est un événement d'innovation rempli de fun ! Aucune compétence spécifique nécessaire requise, seule la curiosité et l'envie de co-construire ensemble. Nous offrons la possibilité de participer à un Hacking Industry Camp, orienté Intelligence Artificielle, en partenariat avec Alsace Digitale et l'IMT Grand Est. (https://www.youtube.com/watch?v=LEhzAEE0LLg).

Optez pour l'apprentissage !
  • pour accéder à un Bac+6 d’excellence, gratuit et rémunéré ;
  • pour bénéficier d’une année d’expérience de terrain en adéquation avec la formation académique
Les + apprentissage de l'UTT
  • un accompagnement personnalisé pour la recherche d’entreprise
  • un fichier de 3 000 entreprises partenaires, de tous secteurs d’activité, partout en France
  • une réputation établie et des expertises reconnues
Partenariats

Le Mastère Spécialisé® Big Data : Analytics avancées pour la décision est soutenu par de nombreuses entreprises et organisations évoluant dans le domaine du Bigdata ou utilisant ces technologies pour leur activité, qui reconnaissent l'expertise et la pertinence d'une formation sur le sujet.
 

 
« (…) votre projet a été considéré comme pertinent et entrant parfaitement dans la lignée de notre stratégie Digitale centrée sur l’offre Big Data et de ce qui fait de Atos une société innovante à part entière. De ce fait, cette formation diplômante représente une opportunité d’accompagner nos ambitions business et de répondre d’une part à nos besoins en emplois d’experts Big Data ou de Data Scientists et d’autre part à nos besoins de développement des compétences (…) notre intérêt pour cette formation de haut niveau centrée sur les technologies du Big Data et du Big Analytics (…) »
Témoignages
Alix OUEDRAOGO, Consultante Data Engineer chez ASTEK - 92100 Boulogne-Billancourt, Promo 2019/2020
"J’ai décidé de poursuivre ma spécialisation à l’UTT car mon but premier était d’acquérir une formation de qualité, complémentaire de mon diplôme d’Ingénieur en Télécommunications et recherchée sur le marché du travail.
Au sein de cette université de technologie règnent professionnalisme, écoute, entraide et convivialité. Les enseignants sont d’excellents professionnels avec un grand désir de transmettre leur expérience. En plus, la promotion était d’une grande diversité d’origines et de formations, créant un effet synergique exceptionnel lors des travaux de groupe et même lors des discussions. En même temps, une saine concurrence s’est développée dans les études de cas et les défis spécifiques.
Ce fut pour moi une aventure unique et enrichissante."

Aymen BEN MECHLIA, Consultant Big Data, Machine Learning & Predictive Analytics, Promo 2016
"Avec mon diplômé d’ingénieur en statistique et une première expérience professionnelle, il m’est apparu évident que je devais suivre ce Mastère Spécialisé® pour me construire un profil multi-compétences dans les domaines des Analytics et de la valorisation des données. Ce qui me permet aujourd’hui d’occuper un poste de consultant Big Data au sein d’une société de conseils spécialisée dans la valorisation de données."

Emmanuel LEVY, Architecte Big Data, Promo 2016
"Avec une expérience de 15 ans dans le monde des bases de données, ce Mastère Spécialisé® m’a permis d’avoir un profil pertinent pour prendre le pas du virage technologique adopté par les entreprises dans la data ces dernières années."

Admission

Pré-requis

En modélisation
  • Algèbre linéaire (matrices, déterminant, vecteurs propres et valeurs propres)
  • Bases en probabilités et en statistiques
  • Lois usuelles (loi de Bernoulli, loi binomiale, loi normale)
  • Formule de Bayes
  • Statistique descriptive
  • Maximum de vraisemblance
En informatique
  • Complexité algorithmique
  • Programmation, au moins l'un des langages suivants : Java, Javascript, Python ou
  • Bases sur les systèmes de gestion de bases de données (ex. MySQL)
  • Technologies web (quelques notions souhaitables)
30 heures de mise à niveau sont dispensées au cours de la 1ère semaine de cours.
 

Conditions d'admission

Les candidats devront être titulaires d’un des diplômes suivants dans un domaine cohérent avec la formation Expert Big Data Engineer :
  • Diplôme d’ingénieur habilité par la Commission des Titres d’Ingénieur (liste Cti)
  • Diplôme universitaire de 3e cycle (Master, DEA, DESS…) ou diplôme professionnel cohérent et équivalent avec le niveau Bac+5
  • Diplôme d’une école de management habilitée à délivrer le grade de Master (liste CEFDG)
  • Titre inscrit au RNCP niveau 7
  • Diplôme de M1 ou équivalent, pour des auditeurs justifiant d’au moins trois années d’expérience professionnelle en informatique décisionnelle
  • Diplôme étranger équivalent aux diplômes Bac+5 français exigés ci-dessus
Pour maximiser les chances d'être accepté(e), les candidat(e)s doivent avoir un niveau cohérent avec les enseignements prodigués durant la formation. Certaines connaissances sont donc pré-requises afin d'être admis(e).
 
Conditions d’accès dérogatoires
 
  1. Dans la limite de 40 % maximum de l’effectif de la promotion suivant la formation Mastère Spécialisé concernée, sont recevables, après une procédure de Validation des acquis personnels et professionnels (VAPP), les candidatures de personnes justifiant à minima de 10 années d’expérience professionnelle (hors stage, césure, cursus initial en alternance).
  2. Par dérogation pour 30 % maximum du nombre d’étudiants suivant la formation Mastère Spécialisé concernée, sont recevables les candidatures d’étudiants titulaires d’un des diplômes suivants :
    • Niveau M1 validé ou équivalent sans expérience professionnelle
    • Diplôme de L3 justifiant d’une expérience adaptée de 3 ans minimum
Le pourcentage total des dérogations prévues au 1) et au 2) ci-dessus ne doit pas excéder 40 %.

Candidater

Admission sur dossier , tests et entretien individuel.

Dans le cas d’une candidature pour l’alternance, l’admission n’est définitive qu’après signature du contrat avec l’entreprise d’accueil.

L’admission prononcée sera assortie d’une préconisation d’approfondissements académiques le cas échéant.

Montant des frais de dossier : 105 €

Les résultats seront envoyés par courrier et e-mail à l'issue de chaque période d'entretien.
 

Programme

Organisation des enseignements
La formation s’articule autour de 4 blocs de compétences :
  • Analyser l’existant et proposer des sujets liés à la Data
  • Déployer des infrastructures informatiques pour analyser la Data
  • Traiter et visualiser la Data
  • Analyser et modéliser la Data
Les 12 unités d’enseignements dispensées par des enseignants-chercheurs et des professionnels sont associées par thématiques et représentent 425 heures de formation.

L’enseignement comprend une grande partie d'activités pratiques : Travaux Pratiques, Etudes de cas et Projets.
 
Tableau des enseignements

Socle théorique pour la data science

 Bases en Modélisation (Statistiques, Graphes, etc.)
Programmation et complexité algorithmique
Généralités et notions sur le Big data Introduction et conception de projets Big Data
Gouvernance, stratégies et sécurité
Techniques d’actionnabilité de la donnée Stockage de données réutilisables
Business intelligence & Data as a service
Bases de données et Programmations Avancées Bases de données avancées
Programmation avancée
Traitement de Grandes masses de Données Intelligence artificielle en grande dimension 
Traitements distribués
Big Analytics et Visualisation Décisionnelle Information Retrieval (Extraction d'Information)
Visualisation Décisionnelle

Programme détaillé
 

Période en entreprise et thèse professionnelle

S’il n’est pas apprenti, l’étudiant devra effectuer un stage de 4 mois minimum en entreprise ou dans une administration publique sur une thématique liée au Big Data, réponse à une problématique identifiée. Une durée de stage de 6 mois est recommandée.

Dans tous les cas, l’apprenant produira un rapport et soutiendra une thèse professionnelle à l’issue de son apprentissage ou de sa période entreprise.
Compétences visées
  • Analyser l'existant et proposer des solutions liées à la data
  • Déployer des infrastructures informatiques pour stocker, extraire et analyser la data
  • Traiter et visualiser de la data
  • Analyser et modéliser la data
https://www.francecompetences.fr/recherche/rncp/36398/#anchor3

Validation possible par bloc de compétence : oui
Modalités de contrôle des connaissances
  1. Contrôle continu sous forme de travaux pratiques, tests, devoirs, exposés, etc.
  2. Examen intermédiaire (épreuves individuelles écrites ou orales)
  3. Exposé oral, rapport (ou thèse) écrit
  4. Réalisation, projet
  5. Examen final
Méthodes mobilisées
  • Cours
  • TP : Travaux Pratiques
  • TD : Travaux Dirigés
  • Projets

Et après ?

Débouchés professionnels

Fonctions
  • Data engineer
  • Consultant Big Data
  • Ingénieur Big Data
  • Architecte Big Data
  • Data architect
  • Data scientist et Chief data scientist
  • Data governor
  • Data analyst
  • Business Intelligence Manager
  • Master Data Manager
  • Chef de projet informatique
  • Chef de projet logiciel
  • Directeurs des projets informatiques
  • Directeur des systèmes d’information
  • Responsable d’exploitation
  • Expert/consultant en informatique et systèmes d’information
  • Expert en data visualisation
  • Chief Data Officer
  • Data Protection Officer (DPO)
  • Machine Learning Engineer
  • Chef de projet intelligence artificielle
  • Développeur intelligence artificielle
  • Ingénieur intelligence artificielle
  • Gestionnaire de la sécurité des données, des réseaux et des systèmes
Entreprises
  • Grands groupes
  • Startups, TPE, PME
  • Etablissements publics et collectivités territoriales
Secteurs
Tous secteurs d’activités générant et manipulant les données, tels que :
  • Le transport
  • La (cyber)sécurité
  • La sûreté
  • Le réseaux d’énergie
  • Les médias, le marketing, etc.
 

Informations complémentaires

  • N°RNCP : 40234
  • Date de publication de la fiche : 25/04/2022
  • Certificateur : UTT
  • Taux de certification (nombre de diplômés rapporté au nombre de candidats présentés au diplôme) : 100 % (2023)
  • Taux d'insertion global à 6 mois : 86 % (source fiche RNCP - 2019)
  • Taux d'insertion dans le métier visé à 6 mois : 86 % (source fiche RNCP - 2019)
  • Nombre d'abandon : 0
Certification professionnelle de niveau 7 "Expert Big Data Engineer (MS)", code NSF326, inscrite au Répertoire National des Certifications Professionnelles, par décision du Directeur général de France Compétences du 25/04/2022.
mise à jour le 13 juin 2025