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Le cursus Data & IA de l’École Hexagone vous prépare aux défis de l’ingénierie de données !

Le Cursus Data & IA de l'École Hexagone forme des experts capables de maîtriser l'intégralité de la chaîne de la donnée : de la conception d'architectures de stockage jusqu'au déploiement de solutions d'Intelligence Artificielle, en passant par la gouvernance des données et le management d'équipes projet. Dans un contexte où les volumes de données explosent et où l'IA générative redéfinit les usages, les entreprises ont un besoin urgent de professionnels à triple expertise : technique, stratégique et managériale. Ce cursus prépare au titre d'Expert en ingénierie de données, certifié RNCP niveau 7

Ce cursus prépare au titre d'Expert en ingénierie de données, niveau 7, RNCP40875, EFREI Paris

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Derrière chaque décision intelligente, il y a un expert en data.

La data est au cœur de toutes les transformations numériques. Les entreprises, tous secteurs confondus, cherchent des profils capables de concevoir des architectures de données robustes, de déployer des modèles d'IA — dont l'IA générative — et de piloter des projets data complexes.

Le Cursus Data & IA de l'École Hexagone vous forme à ces trois dimensions : technique, stratégique et managériale. Vous apprenez à construire des infrastructures data scalables, à implémenter des solutions cloud et on-premise, à développer des modèles de machine learning et à gouverner la donnée en conformité avec les réglementations en vigueur (RGPD, AI Act, etc.).

À l'issue du cursus et sous réserve de validations des évaluations, vous obtenez le titre d'Expert en ingénierie de données, certifié RNCP niveau 7.

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Du code à la décision, maîtrisez toute la chaîne.

IA écrit sur un sticker

Data, IA, Cloud : une formation pensée pour les vrais besoins des entreprises.

Le Cursus Data & IA couvre l'intégralité de la chaîne de valeur de la donnée. Au programme : conception d'architectures de stockage, traitement de données massives, machine learning, IA générative, déploiement cloud et on-premise, gouvernance des données et pilotage de projets data.

Tout au long du cursus, vous travaillez sur des projets concrets : pipelines de données, modèles prédictifs, dashboards interactifs, solutions MLOps. Vous apprenez à concevoir des bases de données relationnelles et non-relationnelles, à construire des Data Lakes, à créer des API, à automatiser des flux de données et à déployer des modèles d'IA en production.

La formation intègre également une dimension managériale forte : définir le périmètre d'un projet data, choisir la bonne méthodologie, piloter des équipes multidisciplinaires et assurer la conformité réglementaire (RGPD, AI Act, NIS2). Parce qu'un bon expert en data, c'est aussi quelqu'un qui sait traduire la technique en décisions stratégiques.

Compétences attestées

  • Bloc 1 : Architecture de stockage et traitement de données

    Concevoir bases de données, Data Lakes et infrastructures scalables. Créer des API et optimiser les pipelines de traitement.

  • Bloc 2 : Solutions d'IA et IA générative

    Développer des modèles de machine learning et évaluer leur performance. Identifier les cas d'usage de l'IA générative et déployer des solutions adaptées.

  • Bloc 3 : Déploiement cloud et on-premise

    Mettre en œuvre des pipelines cloud sécurisés et conformes. Piloter les stratégies CI/CD, MLOps et automatiser les infrastructures.

  • Bloc 4 : Gouvernance et management de la donnée

    Définir les politiques de gouvernance et sécurisation des données (RGPD, AI Act, ISO). Auditer la qualité et déployer une culture de la donnée dans l'organisation.

  • Bloc 5 : Pilotage de projets et management d'équipes Data

    Cadrer, planifier et suivre un projet Data selon les contraintes budgétaires. Manager des équipes pluridisciplinaires dans une démarche inclusive.

À qui s'adresse la formation ?

Prérequis à l'entrée en formation

  • Être titulaire d'un diplôme de niveau 6 ou équivalent dans le domaine du numérique (informatique, systèmes d'information, réseaux et systèmes, etc.) ou, sur dérogation, justification d'un niveau d'expérience professionnel suffisant.

Vérification du prérequis lors de l'inscription

  • 1. Étude du dossier académique du candidat
  • 2. Analyse du parcours professionnel
  • 3. Test de positionnement pour déterminer le niveau du candidat.
  • 4. Entretien d'admission pour évaluer la motivation, l'adéquation entre le projet du candidat et la certification

Modalités d'évaluation

Chaque bloc fait l'objet d'une ou plusieurs évaluations afin d'attester la maîtrise des compétences.

  • Bloc 1 : Projet en architecture de données, démonstration technique
  • Bloc 2 : Projets de mise en oeuvre de solutions d'IA et soutenance
  • Bloc 3 : Certification cloud externe et étude de cas
  • Bloc 4 : Plan de gouvernance de données et soutenance
  • Bloc 5 : Rapport sur le management d'équipes Data et soutenance

    • Évaluations organisées sur les sites de Versailles, Clermont-Ferrand ou au siège Caltea (Courbevoie)

Métiers visés

  • Expert en cybersécurité/cyberdéfense
  • Data Engineer
  • Data Analyst
  • Data Scientist
  • Big Data architect
  • Chief Data Officer (CDO)
  • Data Steward
  • Consultant Data et IA
  • Architecte Data sur le Cloud
  • Ingénieur Machine Learning
  • Data Manager
  • Chef de Projet Data
Déposer ma candidature Je déjà une expérience professionnelle, je souhaite en savoir plus sur la VAE

Programme détaillé 1ère et 2ème années

1ère année
(455 heures)

2ème année
(455 heures)

Pour plus d'informations, rendez-vous sur la page France Compétences du titre Expert en ingénierie de données RNCP 40875, niveau 7, EFREI Paris Déposer ma candidature

Un cursus déjà récompensé et reconnu

Ce prix vient récompenser les efforts et le travail de l'équipe pour offrir l’un des meilleurs cursus en IA à ses étudiants et alternants.

Delivery drones

La data et l'IA : parmi les métiers les plus recherchés de la décennie.

En France, des centaines de milliers de postes sont à pourvoir dans le numérique chaque année. Les profils data et IA figurent parmi les plus demandés, avec des salaires en forte hausse et des opportunités dans tous les secteurs.

Les technologies numériques sont considérées comme stratégiques pour les économies de demain. Le nombre d'emplois dans ce domaine devrait continuer de progresser à un rythme nettement supérieur à celui de l'ensemble des métiers.

Source : Rapport consacré aux "métiers de 2022" de France Stratégie, organisme de réflexion placé auprès du Premier ministre.

Des débouchés dans tous les secteurs.

Finance, santé, industrie, e-commerce, transport, énergie, médias... la demande en experts data explose partout. Que vous visiez le secteur privé ou public, en France ou à l'international, les opportunités sont nombreuses et les recrutements en forte croissance.

À l'issue du cursus, vous pouvez prétendre à des postes tels que Data Engineer, Data Scientist, Machine Learning Engineer, Architecte Data, Consultant Data & IA, Chief Data Officer ou Chef de projet Data.

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